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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于全局-局部融合变换器的密度感知云去除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：CN118967510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410941792.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于全局-局部融合变换器的密度感知云去除方法是由芮泉;何仕远;李天宇;王国庆;杨阳设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局-局部融合变换器的密度感知云去除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局‑局部融合变换器的密度感知云去除方法，通过使用云覆盖类别标签引导高光谱的云覆盖图像不同通道间的信息流，从而提高云去除的精度；具体而言，将云覆盖图像的特征首先线性变换为查询、键和值，然后计算自注意力权重，并利用云覆盖类别标签优化注意力图，最终通过全局融合方法引导光学云覆盖图像中所有局部窗口特征之间的关系，显著提升云去除的精度和效果。

本发明授权基于全局-局部融合变换器的密度感知云去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局-局部融合变换器的密度感知云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：1、提取云覆盖图像的浅层特征；Gmsi＝SFEmsiJ其中，Gmsi表示云覆盖图像的浅层特征，SFEmsi·是浅层特征提取函数，J表示云覆盖图像；2、提取云覆盖类别；将浅层特征Gmsi进行展平处理，再将展平后的特征输入至云层密度分类器，得到云覆盖类别Glabel，并将云覆盖类别Glabel扩展到与浅层特征Gmsi相同的空间维度；3、通过全局-局部融合变换器对云覆盖图像进行云去除操作；3.1、设全局-局部融合变换器包含N层，每层由密度感知全局上下文交互模块以及空间特征变换模块组成；3.2、将浅层特征Gmsi和云覆盖类别Glabel作为全局-局部融合变换器输入的初值，记为3.3、计算全局-局部融合变换器第i层的输入与 其中，DGCI·表示密度感知全局上下文交互模块，SFT·表示空间特征变换模块；3.4、将浅层特征转换成带云图像的查询特征键特征值特征将云覆盖类别转换成云覆盖类别的查询特征键特征值特征3.5、计算带云图像特征变换矩阵和云覆盖类别特征变换矩阵 其中，d为查询矩阵或对应的行数，上标T表示转置；3.6、通过门控函数得到云覆盖引导的带云图像特征变换矩阵 其中，Gate·表示调节注意力权重的门控函数，⊙表示逐元素乘法；3.7、计算全局-局部融合变换器第i层中密度感知全局上下文交互模块输出的带云图像特征以及云覆盖类别特征 3.8、将第i层中密度感知全局上下文交互模块输出的云覆盖类别特征输入至空间特征变换模块，生成缩放参数γ和偏移参数β的母参数g； 其中，ReLU·表示激活函数，Conv·表示卷积操作；3.9、根据母参数g确定缩放参数γ和偏移参数β； γ＝Sigmoidγ其中，split·表示分割函数，Sigmoid·表示激活函数；3.10、根据缩放参数γ和偏移参数β调整带云图像特征 3.11、重复步骤3.3～3.10，得到全局-局部融合变换器每层调整后带云图像特征3.12、重建高质量的无云图像JD； 其中，IR·表示无云图像重建函数。

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