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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于边缘增强的遥感图像变化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：CN119359752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411391380.6，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于边缘增强的遥感图像变化检测方法是由李正浩;黄澳;张颜设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘增强的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与遥感图像智能识别领域，具体涉及一种基于边缘增强的遥感图像变化检测方法，包括：获取待检测的遥感图像，采用傅里叶域特征拉进模块对输入图像进行傅里叶变换和逆变换，采用特征提取编码器两张图像进行特征提取；采用特征融合模块对提取的特征进行融合；采用边缘监督感知模块对输入图像的边缘进行感知，得到边缘图；采用边缘引导增强模块将边缘图注入到融合特征图中，得到边缘信息增强的融合特征图；采用特征解码器对边缘信息增强的融合特征图进行解码，得到检测结果；本发明设计了一个边缘引导增强模块把边缘监督感知模块获取的边缘信息和模型每一层的特征有效的结合在一起，增强了模型的边缘表达能力和泛化能力。

本发明授权一种基于边缘增强的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘增强的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的遥感图像，将待检测的遥感图像输入到训练后的遥感图像变化检测模型中，得到检测结果；对遥感图像变化检测模型进行训练包括：获取原始数据集，原始数据集中的图像进行预处理，得到训练集；将训练集中的数据输入到遥感图像变化检测模型中，采用傅里叶域特征拉进模块对输入图像进行傅里叶变换和逆变换，得到经过域拉进后的两张图像；采用特征提取编码器分别对经过域拉进后的两张图像进行特征提取；采用特征融合模块对提取的特征进行融合，得到融合特征图；采用边缘监督感知模块对输入图像的边缘进行感知，得到边缘图；采用边缘引导增强模块将边缘图注入到融合特征图中，得到边缘信息增强的融合特征图；采用特征解码器对边缘信息增强的融合特征图进行解码，得到检测结果；根据检测结果计算模型的损失函数，采用AdamW优化器对模型的参数进行优化，当损失函数收敛时，完成模型的训练； 采用傅里叶域特征拉进模块对输入图像进行处理包括：采用三维傅里叶变换将输入的两个图像转换为频谱图；对频谱进行中心化，得到高频分量和低频分量；对高频分量和低频分量进行分量，并对频域中两个图像的高频分量和低频分量进行信息交换；将信息交换后的两个频谱图进行傅里叶逆变换，即从频域到空间域的转换，得到经过域拉进后的两张图像；转换公式为： IFFTfusionsplitFFTαpre，αpost 其中，αpre为时间点1变化前的图像的特征，αpost为时间点2变化后的特征，FFT为傅里叶变换，split为图像的低频和高频成分的分离，fusion为两张图像的各自高频成分和低频成分的分离后重新组合，IFFT为傅里叶逆变换。

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