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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类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：CN116805376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310618438.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法是由刘梦琨;焦李成;刘旭;李玲玲;刘芳;候彪;郭雨薇;杨淑媛;张向荣设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法，包括：步骤1：获取原始遥感图像，对原始遥感图像进行标准化预处理，得到待测遥感图像；步骤2：将待测遥感图像输入至已训练的分类网络模型中，得到原始遥感图像的场景分类结果；其中，分类网络模型采用基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络。本发明的图像分类方法，利用基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络实现遥感图像的场景分类，该网络通过空域中的卷积神经网络和频域的Contourlet特征学习的优势，可以实现对遥感图像的多尺度、多方向的特征提取，从而提高分类精度；其次，通过Contourlet池化很好地保留了图像的边缘和纹理细节信息，也在一定程度上提升了遥感图像的分类效果。

本发明授权基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取原始遥感图像，对所述原始遥感图像进行标准化预处理，得到待测遥感图像； 步骤2：将所述待测遥感图像输入至训练后的分类网络模型中，得到所述原始遥感图像的场景分类结果； 其中，所述分类网络模型采用基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络；所述基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络，包括：LMS模块、Fovea模块、contourlet滤波器模块、多个香农块注意机制模块、第一特征融合模块、多个第二特征融合模块和分类模块；其中， 所述待测遥感图像输入至分类网络模型中，所述LMS模块提取得到所述待测遥感图像的LMS颜色空间特征； 所述Fovea模块提取得到所述待测遥感图像的多尺度特征； 所述contourlet滤波器模块对所述待测遥感图像进行多级分解得到不同尺度下不同方向的轮廓波变换特征，所述香农块注意机制模块对对应的尺度下的轮廓波变换特征进行增强，得到对应的香农块注意特征； 所述第二特征融合模块用于对上一级的融合特征与当前级的香农块注意特征进行融合，得到当前级的融合特征；其中，第一级的融合特征通过所述第一特征融合模块对所述LMS颜色空间特征、所述多尺度特征以及第一级的香农块注意特征进行融合得到；最后一级的融合特征作为所述分类模块的输入，所述分类模块对输入的融合特征进行分类预测，得到场景分类结果。

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