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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基于全局特征增强与傅里叶细节调整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：CN120765933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510868053.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于全局特征增强与傅里叶细节调整的遥感图像分割方法是由李冠群设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局特征增强与傅里叶细节调整的遥感图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于全局特征增强与傅里叶细节调整的遥感图像分割方法，属于遥感图像处理技术领域。方法包括：搭建包括小波‑Mamba全局特征增强模块、快速傅里叶细节调整单元、解码与分割预测模块的图像分割模型；对搭建的图像分割模型进行遥感图像分割训练；利用训练好的图像分割模型对目标遥感图像进行图像分割。本发明通过小波‑Mamba全局特征增强模块与快速傅里叶细节调整单元，可以有效提升遥感图像中地物结构、纹理与边缘信息的表达能力，实现对复杂场景下小目标、模糊边界的高精度分割。尤其适用于高分辨率遥感图像下建筑物、道路、水体等目标的精确识别，具有较高的实用价值和推广前景。

本发明授权基于全局特征增强与傅里叶细节调整的遥感图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局特征增强与傅里叶细节调整的遥感图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、搭建包括小波-Mamba全局特征增强模块、快速傅里叶细节调整单元、解码与分割预测模块的图像分割模型； S2、对搭建的所述图像分割模型进行遥感图像分割训练； S3、利用训练好的图像分割模型对目标遥感图像进行图像分割； 在小波-Mamba全局特征增强模块中，结合离散小波变换对输入特征进行多频域分解，分别建模图像的结构、边缘和纹理信息，并引入通道级Mamba机制实现全局依赖建模，具体过程包括： 对输入特征进行归一化处理，得到归一化特征 利用二维离散小波变换将归一化特征分解为四个频域子带，表达式为： 其中，为低频-低频子带，包含整体结构与纹理信息；为低频-高频子带，表征水平边缘；为高频-低频子带，表征垂直边缘；为高频-高频子带，表征对角边缘；DWT表示二维离散小波变换； 将低频-低频子带应用卷积层、激活函数、卷积层、激活函数、归一化层、Mamba模块和卷积层进行增强；低频-高频子带、高频-低频子带、高频-高频子带则只通过卷积层进行增强； 将四个子带融合并通过二维离散小波逆变换还原为增强后的特征 将增强后的特征与归一化特征通过残差连接的方式进行融合，得到输出特征。

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