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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基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合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：CN121305177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511434910.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合的遥感图像分割方法是由李冠群设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合的遥感图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合的遥感图像分割方法，涉及遥感图像处理技术领域；包括：输入遥感图像特征映射至频域，进行幅度增强和相位通道变换，重构频域特征后逆变换回空间域，得到频域增强特征；所述频域增强特征上应用跨通道注意力机制，通过查询、键、值交互建模通道依赖关系，并与频域增强特征融合，得到融合特征；将所述融合特征转换为分割图，并通过多任务损失函数进行模型优化。该方法能够在保证全局一致性的同时，兼顾边界精细度与小目标检测，同时降低计算复杂度，提高方法的实用性和工程可行性。

本发明授权一种基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合的遥感图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域全局通道感知与跨通道注意力融合的遥感图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1频域全局通道感知步骤：将输入遥感图像特征映射至频域，进行幅度增强和相位通道变换，重构频域特征后逆变换回空间域，得到频域增强特征； 2频域引导的跨通道注意力融合步骤：在所述频域增强特征上应用跨通道注意力机制，通过查询、键、值交互建模通道依赖关系，并与频域增强特征融合，得到融合特征； 3分割预测与损失优化步骤：将所述融合特征转换为分割图，并通过多任务损失函数进行模型优化； 其中，所述步骤1包括： 1.1将输入遥感图像特征进行归一化处理；经过卷积层与非线性激活函数得到；经过多层感知机与Softmax归一化，生成初步的通道注意力权重；其中，R表示实数集，C表示通道数，H,W分别表示特征图的高和宽； 1.2将通过二维快速傅里叶变换得到：； 其中，为幅度谱，为相位谱；对幅度谱进行卷积与非线性变换得到增强幅度：； 1.3对相位谱进行通道快速傅里叶变换得到：；分别对A2与P2进行卷积与非线性激活后重构复频谱，再通过通道快速傅里叶逆变换得到增强的通道权重； 1.4将相位谱与通道增强权重相乘：；再与增强后的幅度进行复频谱重构：；与通道注意力权重融合，并通过逆傅里叶变换恢复到时域：； 所述步骤2包括： 2.1对输入遥感图像特征F进行层归一化，通过三个独立的线性层映射得到查询Q、键K和值V； 2.2对查询Q进行卷积、LeakyReLU激活、深度可分离卷积和多层感知机处理得到增强查询Q′；对键K进行全局平均池化得到全局表示K′； 2.3计算查询与键的相似性分布，作用于值V向量得到注意力输出； 2.4将注意力输出与频域增强特征相加融合，得到最终输出融合特征； 所述步骤2.3中，跨通道注意力输出计算： 其中，表示张量点积或广播相乘，d为缩放因子。

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