基于扩散模型的气体遥感图像特征提取方法

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基于扩散模型的气体遥感图像特征提取方法
申请号:CN202510705745
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120747532A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于扩散模型的气体遥感图像特征提取方法,涉及遥感图像处理技术领域,具体包括:获取气体遥感图像数据集;对气体遥感图像数据集进行预处理;构建融合扩散模型的基础CNN网络模型;将预处理后的气体遥感图像输入CNN网络模型,通过CNN浅层网络得到浅层特征图;将浅层特征图输入到预训练的扩散模块中,进行去噪和增强处理;将增强处理后特征图输入到CNN深层网络中,得到最终气体遥感图像特征。本发明将扩散模型作为独立模块嵌入CNN网络的浅层与深层之间,利用扩散模型对CNN提取的特征图去噪、增强细节,解决遥感图像中噪声干扰、弱信号难捕捉的问题,输出气体遥感图像的相关特征数据及分析结论,为后续分析提供有力支持。
技术关键词
遥感图像数据 气体 遥感图像特征提取 遥感图像处理技术 CNN网络结构 深层语义分析 噪声 多尺度信息 可视化方式 数据采集模块 基础 语义特征 高层次 热力图
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