一种基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分方法

本发明涉及一种基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分方法，与现有基于扩散模型的技术相比，该方法解决了全局与局部信息建模不平衡以及空间细节恢复不足的问题，特别是在处理高频特征时，使得重建的图像在细节上不够清晰。本发明包括以下步骤：低分辨率高光谱图像的获取及预处理、构建基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分模型、训练基于全局引导条件扩散模型的高光谱影像超分模型、高光谱超分辨率结果获取。本发明利用Diffusion Transformer扩散模型，通过动态调整注意力分布，增强模型处理复杂多样噪声模式的能力，确保在不同噪声水平下都能恢复出高质量图像，更好地保持细节和光谱一致性，同时实现更少的计算开销。