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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测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：CN117011224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310639627.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测方法是由蒋雯;邹昱昊;陈泽;梁旭磊设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测方法，首先对两张不同时间的遥感图像进行基于色差均衡和拉伸的预处理；然后对经过预处理的遥感图像使用深度偏差特征提取网络提取输入特征图X1、X2；由特征图得到注意力图并进行加权平均和计算得到语义标记集；之后将语义标记集进行连接得到联合特征图，将其输入增强模块的编码器后进行分割，再各自进行解码，得到精炼特征图；将精炼特征图相减获得特征差异图，将特征差异图输入浅层CNN网络进行像素级预测获得变化图changemap。本发明能够高效提取和表征深层特征，完成复杂特征映射任务，可解决传统方法存在的部分问题及现有方法的局限性。

本发明授权一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双时相偏差Transformer的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对两张不同时间的遥感图像进行基于色差均衡和拉伸的预处理； 步骤2：将经过预处理的遥感图像输入深度偏差特征提取模块中获得特征图X、X；所述深度偏差特征提取模块包括特征提取、特征选择、分支输出和特征融合操作； 所述步骤2具体为： 步骤2-1：将输入的图像分成若干大小相同的重叠区域，并将它们展平为一个矩阵形式；特征提取模块的公式表示为： 其中，表示输入和输出的Transformer特征向量序列，SAB表示自注意力块，表示全连接层映射，⊙表示向量的逐元素乘积，Norm表示标准化层； 步骤2-2：通过熵值公式计算每个特征的熵： 其中表示特征向量的第i个维度，k表示该维度的取值数，表示概率； 然后，特征选择模块再通过信息增益公式计算每个特征对图像处理任务的有用度： 其中Y表示任务，HY表示任务的熵，HY∣Xi表示在给定第i个特征时任务的条件熵； 步骤2-3：分支网络的输出包括分类标签、定位框和分割掩码，用于指导后续的任务处理； 步骤2-4：将不同分支获得的特征进行融合，生成最终的特征向量，以支持各类任务的处理，特征融合公式如下： ； 步骤3：将特征图Xi，i=1,2输入双时相特征联合增强模块中；所述双时相特征联合增强模块通过softmax函数计算得到空间注意力映射，并进行加权平均和计算得到语义标记集T1、T2；将语义标记集T1、T2进行连接得到联合特征图T，将其输入增强模块的编码器后进行分割，再各自进行解码，得到精炼特征图X1new，X2new； 步骤4：将X1new，X2new相减获得特征差异图，将特征差异图输入浅层CNN网络进行像素级预测获得变化图changemap。

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