# 遥感图像超分辨率

遥感图像任意尺度超分此前主要按低分与高分图像之间的相对放大倍数建模，忽略了以米/像素计的绝对空间分辨率这一物理先验，同一倍数下纹理分布可能完全不同。SpatialSR改为以目标空间分辨率为重建条件：先估计低分图像的绝对分辨率并据此算出放大倍数，再用预训练的分辨率到图像扩散模型提供分辨率相关的纹理风格，并把扩散过程压缩成单步训练约束。在Vaihingen数据集0.1米/像素目标、0.5米/像素源分辨率设置下，其分割mIoU为66.7，高于所列对比方法。

遥感图像任意尺度超分此前主要按低分与高分图像之间的相对放大倍数建模，忽略了以米/像素计的绝对空间分辨率这一物理先验，同一倍数下纹理分布可能完全不同。SpatialSR改为以目标空间分辨率为重建条件：先估计低分图像的绝对分辨率并据此算出放大倍数，再用预训练的分辨率到图像扩散模型提供分辨率相关的纹理风格，并把扩散过程压缩成单步训练约束。在Vaihingen数据集0.1米/像素目标、0.5米/像素源分辨率设置下，其分割mIoU为66.7，高于所列对比方法。

遥感图像超分此前把低分辨率观测作为稠密空间条件注入扩散Transformer，前景小目标容易被大面积背景淹没。MOSAIC把退化观测组织成目标级与布局级的紧凑结构槽，跨分辨率融合，并从共享原型记忆中检索反复出现的结构先验，再以轻量残差调制注入冻结的DiT4SR骨干。在UCMerced、AID和RSSCN7上，PSNR在两种倍率下均取得最优，其中UCMerced上比DiT4SR高2.03 dB，AID高4.54 dB，RSSCN7高1.49 dB，并在RSSCN7与AID上取得最低LPIPS。

遥感图像超分此前把低分辨率观测作为稠密空间条件注入扩散Transformer，前景小目标容易被大面积背景淹没。MOSAIC把退化观测组织成目标级与布局级的紧凑结构槽，跨分辨率融合，并从共享原型记忆中检索反复出现的结构先验，再以轻量残差调制注入冻结的DiT4SR骨干。在UCMerced、AID和RSSCN7上，PSNR在两种倍率下均取得最优，其中UCMerced上比DiT4SR高2.03 dB，AID高4.54 dB，RSSCN7高1.49 dB，并在RSSCN7与AID上取得最低LPIPS。