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龙图腾网获悉环天智慧科技股份有限公司申请的专利基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法、系统及介质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：CN121074074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511631037.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法、系统及介质是由蒋沁沂;赵凌园;张焰;罗梓菲;戴雅婷设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法、系统及介质，涉及图像处理技术领域，以改进的AFB_DCT_FEM模型为核心，将可学习二维DCT变换网络、自适应频带划分AFB网络和BandRouter动态加权网络串联成可端到端反向传播的整体框架，在保持DCT能量集中特性的同时，赋予网络按需调优频率基、动态选频段、自动估计权重三重能力；并以端到端方式替换现有图像变化区域分割网络的子结构，实现对双时相影像差分特征的高效提取，显著提升图像变化区域分割的精细度与鲁棒性。

本发明授权基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于可学习DCT和频带划分的变化分割方法，其特征在于，方法包括： 获取同一目标区域的第一时相影像和第二时相影像，并对所述第一时相影像和第二时相影像进行预处理； 将预处理后的第一时相影像和第二时相影像输入AFB_DCT_FEM模型中得到块级DCT系数张量，并通过自适应频带划分及路由加权生成差分特征； 将预处理后的第一时相影像和第二时相影像并行送入空间编码器提取出多尺度空间特征； 将所述差分特征与所述多尺度空间特征进行融合得到像素级变化腌膜； 所述差分特征的获取方法包括： 基于可学习二维DCT变换网络以跨域微调策略对第一时相影像或和第二时相影像进行块级频域映射，得到包含多个频点的映射频谱；所述可学习二维DCT变换网络的DCT卷积核为可训练DCT卷积核，DCT基函数为： ；； 其中，x，y表示块内的空间坐标索引；Bs表示卷积块的尺寸；u，v表示频域坐标；表示第k频谱段长度权重；k=u或v；cos[]表示余弦函数； 基于自适应频带划分AFB网络根据可训练频带阈值对映射频谱进行频谱分段； 基于BandRouter动态加权网络对分段得到的各频谱段进行打分并加权融合，最后上采样得到差分特征。

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