近日，626969澳门资枓大全限时优惠计算机与信息工程626969澳门资枓大全限时优惠潘新教授课题组在人工智能领域国际权威期刊《Expert Systems With Applications》发表题为“ORDiffSR: An effective one-step diffusion network for single remote sensing image super-resolution”的研究论文。626969澳门资枓大全限时优惠计算机与信息工程626969澳门资枓大全限时优惠潘新教授为通讯作者，博士研究生唐婷为第一作者，626969澳门资枓大全限时优惠为第一完成单位。
高分辨率遥感图像凭借丰富的空间细节，在城市规划、环境监测、资源勘探、自然灾害预警等领域发挥着关键作用。但受传感器性能、大气干扰、传输压缩等因素限制，实际获取的遥感图像普遍存在空间分辨率偏低、细节缺失、噪声干扰等问题，严重制约其应用价值。
传统遥感图像超分辨率方法多基于CNN、Transformer、GAN 等架构，存在远程空间依赖建模不足、计算复杂度高、训练不稳定、高频细节丢失等缺陷；而现有扩散模型方法多从随机噪声起步，依赖多步迭代生成，不仅计算成本高昂，还存在噪声引发的不确定性，难以精准恢复遥感图像复杂地物细节，且自然图像与遥感图像的数据分布差异。也导致依赖自然图像先验的预训练扩散模型难以直接适配遥感场景。
针对上述核心难题，团队提出面向单幅遥感图像超分辨率的高效单步去噪扩散网络ORDiffSR。该方法以预训练SDXL模型为生成先验，直接将低分辨率遥感图像作为扩散起点，从而降低噪声引发的重建不确定性；为高效适配遥感图像复杂地物与多尺度特征，设计了高效VAE模块与遥感图像专用的一步去噪U-Net网络，并采用LoRA对网络进行微调，大幅提升模型对遥感目标域的适配能力；同时在潜在空间中引入变分分数蒸馏（VSD）损失，保障生成图像的视觉保真度与分布一致性，并通过无关特征过滤器动态筛选关键遥感语义信息，抑制冗余特征干扰，进一步强化模型在遥感场景的泛化能力。此外，该方法采用分阶段训练策略，平衡模型训练效率与重建稳定性。
ORDiffSR网络结构图
在AID、DOTA v1.0、DIOR和WHU-RS19四个公开遥感数据集上进行了大量实验，实验结果表明，ORDiffSR仅需单步去噪即可完成超分辨率重建，推理速度较EDiffSR方法提升150倍以上；在PSNR、SSIM、LPIPS、FID、NIQE等多个评价指标上，以及建筑轮廓、道路纹理等主观视觉效果上，均显著优于现有CNN、Transformer、GAN及主流扩散模型方法。
各方法的推理时间与LPIPS的关系
该研究解决了传统扩散模型在遥感图像超分辨率任务中计算成本高、域适配性差、细节恢复不足等关键问题，为单幅遥感图像的高效、高精度超分辨率重建提供了全新技术方案，对提升现有遥感数据利用价值、支撑智慧农业、灾害应急预警等领域的智能化应用具有重要意义。
该研究得到了内蒙古自治区自然科学基金项目（2025MS06020、2025MS06054）、内蒙古自治区重点项目（2025YFHH0278、2025ZD012、2025KYPT0076、2025KJTW0026）、优秀博士人才引进科研启动项目（NDYB2023-32）以及626969澳门资枓大全限时优惠重点研发计划子课题（2023YFD1600702-04）的资助与支持。
