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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法和装置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：CN120912891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511439218.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法和装置是由张朝杰;王静雯;李洪伟设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法和装置，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：将遥感图像输入去噪扩散概率模型进行特征提取，并将模型各层级输出的特征图进行聚合得到特征图集合体；将特征图集合体输入多分辨率多层级特征融合模块，进行分辨率对齐、通道‑空间注意力语义增强，并由门控网络动态调整各层级特征输出权重，得到增强融合后的特征图集合体；将增强融合后的特征图集合体输入像素级标签分类网络，首先建模为图结构表示并对其进行推理更新及像素级标签分类。通过对整个模型进行训练后应用于新遥感图像的语义分割，本发明能够有效提高复杂场景下遥感图像分类的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 将遥感图像输入去噪扩散概率模型进行特征提取，并将模型各层级输出的特征图进行聚合得到特征图集合体，包括：将遥感图像输入预训练好的去噪扩散概率模型，遥感图像经过前向扩散加噪过程，再通过基于Unet架构的去噪网络，在Unet的解码输出端获取到不同多分辨率的特征图，将获得的特征图依据特征的高语义层次信息以及细节边缘信息，挑选出具有这些关键特征的部分特征图，然后将它们在通道维度上进行拼接聚合，最终得到特征图集合体；其中，在利用去噪扩散概率模型进行特征提取时，通过调节模型中的基础参数时间步来控制获得的特征图中的噪声水平，并进一步将不同时间步下的特征图集合体以通道维度叠加的方式进行融合，作为后续多分辨率多层级特征融合模块的输入； 将特征图集合体输入多分辨率多层级特征融合模块，其中，先将特征图集合体进行分辨率对齐，再经通道-空间注意力层进行语义增强，后接门控网络动态调整各层级特征输出权重，得到增强融合后的特征图集合体； 将增强融合后的特征图集合体输入像素级标签分类网络，其中，先将增强融合后的特征图集合体通过动态自适应图构建层建模为图结构表示，再经过轻量图关系推理模块建模更新图结构中节点特征之间的关系，最后由空间约束分类头基于更新后的图结构进行像素级标签分类； 利用遥感图像数据集和包括焦点损失和交叉熵损失的总损失对包括去噪扩散概率模型、多分辨率多层级特征融合模块、以及像素级标签分类网络的遥感图像语义分割模型进行训练，应用于新遥感图像的语义分割。

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