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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测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：CN119380191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411430115.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测方法是由高新波;何茂生;张颜设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分析处理领域，涉及一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测方法，包括：获取待测遥感图像并输入训练好的目标检测模型，得到检测结果；目标检测模型的训练过程包括：获取数据集X，对X进行预处理，得到预处理后的遥感图像及其标签数据；将预处理后的遥感图像输入MiT网络，得到特征和高频信息；将特征和高频信息输入高频特征补充模块，得到增强特征；将增强特征输入解码器，得到检测结果；根据检测结果和标签数据更新目标检测模型的参数，直到得到训练好的目标检测模型；本发明利用小波变换提取遥感图像像素周围的高频信息，利用引导滤波对遥感图像的特征进行高频信息补充，使得特征能更好的补充显著性目标。

本发明授权一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种类人感知机制驱动的遥感图像显著性目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测遥感图像，将待检测遥感图像输入训练好的显著性目标检测模型，得到检测结果；显著性目标检测模型包括：MiT网络、高频特征补充模块HFSM以及解码器；显著性目标检测模型的训练过程包括： S1、获取遥感图像显著性目标检测图像数据集X，并对数据集X进行预处理，得到预处理后的数据集X′；预处理后的数据集X′包括：预处理后的遥感图像及其标签数据； S2、将预处理后的遥感图像输入MiT网络，得到特征和高频信息；其中，MiT为混合视觉变换器； MiT网络包括：N个MiT模块Mi,i∈[1,N]，N个MiT模块依次串行连接；MiT网络对预处理后的数据集X′中的数据进行处理包括： S21、将预处理后的遥感图像输入MiT模块M1，得到特征f1和高频信息 S22、将特征f1输入MiT模块M2，得到特征f2和高频信息 S23、将特征fi-1输入MiT模块Mi，得到特征fi和高频信息 S24、重复步骤S23，直到经过所有的MiT模块； MiT模块包括：小波变换模块和特征提取模块；MiT模块Mi对遥感图像进行处理包括：将特征fi-1输入小波变换模块，得到中间特征fi,*和高频信息将中间特征fi,*输入特征提取模块，得到特征fi； S3、将特征和高频信息输入高频特征补充模块HFSM，得到增强特征； 高频特征补充模块HFSM包括：N个子模块HFSM-i，i∈[1,N]；高频特征补充模块HFSM对特征和高频信息进行处理包括：将特征fi和高频信息输入对应的HFSM-i，得到增强特征 HFSM-i包括第一引导滤波模块、第二引导滤波模块、第三引导滤波模块以及卷积块，高频信息包括：HFSM-i对特征fi和高频信息进行处理包括：将特征fi和高频信息输入第一引导滤波模块，将特征fi和高频信息输入第二引导滤波模块，将特征fi和高频信息输入第三引导滤波模块，将第一引导滤波模块、第二引导滤波模块、第三引导滤波模块的输出进行结合，将结合后的结果输入卷积块，得到增强特征；其中，分别表示水平、垂直、对角线三个方向的高频信息； S4、将增强特征输入解码器，得到检测结果； S5、根据检测结果和标签数据计算损失函数值，根据损失函数值更新显著性目标检测模型的参数，当损失函数值最小时，得到训练好的显著性目标检测模型； 损失函数Ltotal为： 其中，和分别为检测结果的L1损失和IoU损失，Ldistance为检测结果的反距离损失，K为解码器的层次数量，j为解码器层次的索引。

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