一种基于扩散生成模型的遥感影像数据增广方法及设备

本发明涉及一种基于扩散生成模型的遥感影像数据增广方法及设备，包括如：数据预处理、数据加噪、扩散模型训练、数据增广、样本质量评估以及数据混合的步骤，其中，扩散模型训练的过程是：将训练数据集合中的噪声图像及该噪声图像的时间步输入模型，模型通过反向过程预测每一时间步增加的噪声，然后结合与该时间步对应的噪声图像反推上一个时间步的噪声图像，经过多次迭代后，将噪声图像逐步还原成原始图像；数据质量评估过程是：采用SSIM和LPIPS衡量生成数据真实性。本发明的优点：提升遥感影像数据增广的精确性、灵活性、质量控制和兼容性，为遥感智能解译模型的训练和测试提供了更加广泛和高效的支持。