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龙图腾网恭喜耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法和系统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：CN119169303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411394359.1，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法和系统是由李冠群设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法和系统，属于遥感图像处理技术领域。预训练方法包括以下步骤：S1:构建基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型；其中，所述基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型包括掩码模块、Transformer编码器、Transformer解码器、频域特征变分处理模块以及重建模块；所述频域特征变分处理模块包括加噪模块、快速傅里叶变换模块、卷积模块、多层感知机模块、特征降维模块、上采样模块、第一逆傅里叶变换模块和第二逆傅里叶变换模块；S2:利用遥感图像对所述基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型进行预训练。本发明可以更准确地捕获遥感图像的精细化特征，进而提高其在下游任务上的表现精度。

本发明授权基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型预训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:构建基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型；其中，所述基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型包括掩码模块、Transformer编码器、Transformer解码器、频域特征变分处理模块以及重建模块；所述频域特征变分处理模块包括加噪模块、快速傅里叶变换模块、卷积模块、多层感知机模块、特征降维模块、上采样模块、第一逆傅里叶变换模块和第二逆傅里叶变换模块；S2:利用遥感图像对所述基于频域特征变分的遥感图像特征提取模型进行预训练；S2具体包括：将遥感图像输入至所述加噪模块添加高斯噪声，获得加噪后图像；将遥感图像输入至所述快速傅里叶变换模块，获得相位向量和振幅向量；将所述振幅向量依次输入至所述卷积模块、所述多层感知机模块，获得去噪后振幅向量；将所述去噪后振幅向量与所述相位向量进行组合后输入至所述第一逆傅里叶变换模块，获得去噪后图像；将所述去噪后振幅向量与所述振幅向量相加后，再与所述相位向量进行组合输入至所述第一逆傅里叶变换模块，获得去噪后图像；将所述相位向量输入至所述特征降维模块，获得降维相位向量；将所述振幅向量输入至所述上采样模块，获得上采样振幅向量；将所述降维相位向量和所述上采样振幅向量进行组合后输入至所述第二逆傅里叶变换模块，获得丢失频度图像。

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