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申请/专利权人：河南大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247147A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06T3/4046;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及图像生成技术领域，具体涉及一种基于残差潜扩散模型的遥感超分辨率图像生成方法，包括：获取遥感影像公共数据集中每个原始遥感图像及其低分辨率图像，进而获取图像在潜在空间的数据特征；构建残差扩散模型，利用每个低分辨率图像在潜在空间的数据特征，对残差扩散模型的数据输入进行图像数据对接，在潜在空间中训练残差扩散模型，获得训练好的残差潜扩散模型；将待生成遥感图像在潜在空间中的数据特征，输入到训练好的残差潜扩散模型中，生成潜在空间的超分辨遥感图像。本发明通过改进扩散模型的训练过程获得的残差潜扩散模型，提高了基于残差潜扩散模型获得生成图像的效率和准确性。
主权项：1.一种基于残差潜扩散模型的遥感超分辨率图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取遥感影像公共数据集，对所述遥感影像公共数据集中的每个原始遥感图像进行下采样处理，得到每个原始遥感图像的低分辨率图像；步骤S2：将每个原始遥感图像及其低分辨率图像按批量输入到自动编码器中，获得每个原始遥感图像及其低分辨率图像在潜在空间的数据特征；步骤S3：构建残差扩散模型，利用每个低分辨率图像在潜在空间的数据特征，对残差扩散模型的数据输入进行图像数据对接，在潜在空间中训练残差扩散模型，获得训练好的残差潜扩散模型；其中，将原始遥感图像及其对应的低分辨率图像之间的残差作为学习空间，训练残差扩散模型的概率分布；步骤S4，获取待生成遥感图像在潜在空间中的数据特征，并输入到训练好的残差潜扩散模型中，生成潜在空间的超分辨遥感图像；其中，所述潜在空间的超分辨遥感图像通过自动编码器中的解码器进行可视化处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于残差潜扩散模型的遥感超分辨率图像生成方法
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