买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法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：CN121095565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511234058.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法是由李冠群设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法，获取原始遥感图像并进行预处理，生成标准化输入图像；将该图像输入多尺度频域增强特征提取网络，按多个特征层级逐级提取特征，每一层级通过频域调制变换与空间特征融合实现频率自适应语义增强，并经前馈神经网络建模与残差连接输出，跨层级引入残差融合以增强深层特征表达；通过解码模块对最终多尺度特征进行解码，恢复空间分辨率，生成像素级分割结果；构建包含分类误差、边界感知与频率一致性项的复合损失函数，对网络进行优化训练。本方法充分挖掘遥感影像在频域与空间域中的语义互补性，从而提升地物目标在复杂场景下的分割精度与鲁棒性，具备良好的泛化能力与工程实用性。

本发明授权一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融合频率调制与空间感知的遥感图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取原始遥感图像，并对其进行预处理以生成标准化输入图像； S2：将所述标准化输入图像输入多尺度频域增强特征提取网络，按多个特征层级依次进行多阶段特征提取；在每一特征层级中，对当前特征层级的输入特征进行频域调制变换，并将调制后的频域特征与所述输入特征融合，获得频率自适应语义增强特征；通过前馈神经网络对所述频率自适应语义增强特征进行通道维度的非线性建模与语义变换后与所述频率自适应语义增强特征进行残差连接，形成当前特征层级的输出特征，作为下一特征层级的输入特征；在至少两个特征层级之间引入跨层残差融合机制，将不同深度的输出特征进行融合，并在末端特征层级输出最终多尺度频域增强特征；其中，获得频率自适应语义增强特征的步骤包括： S21：对当前特征层级的输入特征进行快速傅里叶变换后，再进行快速傅里叶变换移位，以使零频率分量从四个角落移动到频谱的中心，得到的特征与输入特征进行残差连接得到特征； S22：特征经过归一化处理后，依次输入第一卷积层和深度可分离卷积层，提取局部与扩展频率信息，基于轻量门控机制输出局部与扩展频率信息对应的门控融合特征 S23：基于轻量通道注意力机制对门控融合特征进行通道特征增强，获得通道特征 S24：将通道特征划分为多个空间子区域；基于各空间子区域相对于频谱中心的位置关系，生成表征其频率空间分布特性的位置编码；基于核-偏置生成器利用所述位置编码动态生成用于特征调制的参数，并对各空间子区域的频域特征进行加权与偏置调节，获得频率位置调制后的输出特征 S25：将所述通道特征和所述频率位置调制后的输出特征进行相加融合，然后依次通过第三卷积层、快速傅里叶逆变换移位和快速傅里叶逆变换，得到调制后的频域特征 S3：通过分割解码模块对经多阶段递进建模得到的最终多尺度频域增强特征进行解码，恢复空间分辨率，生成像素级分割结果； S4：构建复合监督损失函数，并对所述多尺度频域增强特征提取网络和所述分割解码模块进行联合优化训练，用于根据S1~S3对待处理遥感图像进行分割操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人耕宇牧星(北京)空间科技有限公司，其通讯地址为：100095 北京市海淀区地锦路9号院14号楼101-1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。