基于扩散模型的遥感图像解译样本合成方法

本发明提供的基于扩散模型的遥感图像解译样本合成方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括以下步骤：接收并预处理原始遥感图像数据；特征提取预处理后的遥感图像数据；设置扩散模型初始化；根据图像特征动态调整自适应扩散过程；多尺度融合处理，得到合成样本；对合成样本进行鲁棒性优化处理；对合成样本进行样本验证与迭代优化；输出经过验证和优化的高质量合成样本，供遥感图像解译任务使用。本发明通过结合扩散模型，能够精确捕捉图像细节，同时有效抑制噪声，提供更清晰的地物特征和边界，实现细节增强与噪声抑制，且通过自适应调整多尺度特征，优化图像解译，提高了合成样本的质量和适用性，提升了遥感图像的解译精度和效率。