基于殘差擴(kuò)散模型的遙感超分辨率圖像生成研究

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摘 要：傳統(tǒng)基于擴(kuò)散的圖像超分辨率方法通常需要大量采樣步驟，并且優(yōu)化功能強(qiáng)大的擴(kuò)散模型需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時間.為了在有限的計算資源上實現(xiàn)訓(xùn)練，現(xiàn)有的加速采樣技術(shù)往往會犧牲部分圖像質(zhì)量，導(dǎo)致超分辨率結(jié)果模糊.為了解決這一問題，提出了一種改進(jìn)的、高效的殘差超分辨擴(kuò)散模型.通過構(gòu)建馬爾可夫鏈，在高分辨率圖像（剩余14723字）