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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116597273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310482721.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用是由蒋晓悦;韩逸飞;夏召强;冯晓毅设计研发完成，并于2023-05-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用，属于图像识别技术领域。该网络使用并行编解码策略，即使用两套相同但互不关联的编码器和解码器进行反射图和光照图的图像生成。每个网络都包含编码器、解码器和跳连接三个部分。其中编码器和解码器都由多个自注意力模块和下采样或上采样模块组成。该方法提出的自适应窗口自注意力可根据图像内容自适应调整窗口，以强化网络对不同类型特征的关注并降低模型的资源占用；通道增强自注意力模块，则通过在不同维度间展开自注意力计算来增强特征图中的有效信息。

本发明授权基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：数据准备 使用原始的图像作为本质图像分解模型的输入，并分别使用反射图或光照图作为模型训练时的标签；在测试图像数据集中随机抽取一定数量的输入图像，然后抽取对应的反射图或光照图； 步骤2：构建自注意力Tansformer网络 步骤21：构建自适应窗口自注意力模块 自适应窗口自注意力由边缘检测算子指导的窗口自适应阶段和基于回归得分的重映射阶段两部分组成；窗口自适应模块首先使用由卷积实现的大小为的sobel边缘检测算子对图像进行滤波，得到每个大小为的窗口区域的平滑度得分；之后根据该得分自适应地将图像中的窗口划分为尺寸较大的“长距窗口”和尺寸较小的“局部窗口”；其中，“局部窗口”的大小为，“长距窗口”的大小为； 重映射阶段将窗口自适应阶段得到的两类窗口按照sobel算子滤波的得分进行排序，在排序中所有窗口会以的大小参与排序，其中“长距窗口”被均匀划分为4份并保持邻接；完成排序的所有的窗口按照排序恢复到原图像大小，并进一步进行大小的窗口自注意力计算； 步骤22：构建窗口增强自注意力模块 在窗口增强自注意力计算时，首先将特征图映射为Q，K和V三个特征矩阵，之后使用Q矩阵和K矩阵沿通道方向计算尺寸为通道数的通道注意力矩阵，之后再使用该通道注意力矩阵与Q矩阵和K矩阵分别相乘进行增强，最后用增强后的Q矩阵和K矩阵沿空间方向计算自注意力矩阵； 步骤3：构建多尺度编解码网路 所述多尺度编解码由四级网络组成，每一级网络由多组自适应窗口自注意力和通道增强自注意力串连构成，用于处理不同尺度的特征图；四级编解码网络根据上述尺度从编码器到解码器依次使用下采样和上采样完成编解码，输出大小和维度与输入图像相同的图像； 步骤4：设置损失函数，输入训练数据集对多尺度编解码网路进行训练，在反射图分解网络的训练中使用反射图标签，在光照图分解网络的训练中使用光照图标签； 步骤5：采用训练好的多尺度编解码网路进行图像分解，得到反射图或光照图。

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