双分支扩散网络模型

高保真全色锐化

通过扩散模型全局建模与多尺度注意力细节增强，生成的锐化图像空间与光谱保真度显著优于现有方法。

Huangqimei, Zheng · Chengyi, Pan · Jin, Xin · Woźniak, Michał · 王普明 · Lee, Shinjye · 江倩

Information Fusion 2025

技术优势

全局联合分布建模

扩散分支在去噪过程中捕捉PAN和MS图像的全局联合特征，构建HRMS的跨模态分布，弥补现有方法仅关注单一模态特征提取的不足。

高频细节增强

注意力引导分支通过多尺度卷积密集连接模块和改进的注意力机制，强化PAN和MS图像的高频细节和局部特征。

多数据集验证领先

在WorldViewII、QuickBird和Maryland数据集上的大量实验证实DADiff优于现有最优方法。

应用场景

• 遥感图像融合：融合全色与多光谱图像，生成高空间分辨率多光谱图像。
• 多模态图像处理：处理异源模态图像，利用跨模态联合分布提升融合精度。
• 高分辨率对地观测：为对地观测提供高保真空间与光谱信息。
• 遥感数据处理：提升遥感数据处理中全色锐化任务的质量。
• 扩散模型生成：利用扩散模型生成具有精细结构的HRMS图像。