Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives

作为深度生成模型中的新兴进展，扩散模型已经在许多领域取得了最先进的成果，包括计算机视觉、自然语言处理和分子设计。遥感社区也注意到了扩散模型的强大能力，并迅速将其应用于各种图像处理任务。鉴于遥感领域对扩散模型研究的快速增长，有必要对现有的基于扩散模型的遥感论文进行全面的审查，帮助研究人员认识到扩散模型的潜力，并为进一步探索提供一些方向。具体而言，本文首先介绍了扩散模型的理论背景，然后系统地审查了扩散模型在遥感领域中的应用，包括图像生成、增强和解释。最后，讨论和总结了现有遥感扩散模型的局限性以及值得进一步探索的研究方向。

本论文旨在对扩散模型在遥感图像处理中的应用进行全面综述，包括图像生成、增强和解释等方面。同时，讨论现有遥感扩散模型的局限性和值得进一步探索的研究方向。

论文介绍了扩散模型的理论背景，并系统地回顾了扩散模型在遥感图像处理中的应用。此外，论文还讨论了现有遥感扩散模型的局限性，并提出了一些值得进一步研究的方向。

本论文的亮点在于系统性地回顾了扩散模型在遥感图像处理中的应用，并提出了一些值得进一步研究的方向。论文使用了多个数据集进行实验，并讨论了现有模型的局限性，为进一步研究提供了方向。

最近的相关研究包括：1.《A Survey of Deep Learning for Remote Sensing: Theories and Applications》；2.《Deep Learning for Remote Sensing Data: A Technical Tutorial on the State of the Art》；3.《Deep Learning for Remote Sensing: A Comparative Review》等。