Change-Prior Guided Diffusion for Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Images

XIAO Xiongwu; JIANG Ruixuan; ZHANG Zhizheng; ZHANG Nan; LI Weihai; BAO Caiyi; JI Qingwen; SHAO Zhenfeng

doi:10.14188/j.2095-6045.20260468

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Change-Prior Guided Diffusion for Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Images

更新时间：2026-10-12

- Change-Prior Guided Diffusion for Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Images
- Journal of Geomatics Vol. 51, Issue 5, Pages: 76-82(2026)
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
  2.中冶南方城市建设工程技术有限公司，湖北武汉，430070
  3.云南省卫星遥感技术应用工程中心，云南昆明，650118
  4.丹东东方测控技术股份有限公司，辽宁丹东，118002
  5.中国四维测绘技术有限公司，北京，100089
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.14188/j.2095-6045.20260468
  CLC： TP751
- Revised：2026-09-03，
  
  Published：05 October 2026
- 稿件说明：
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肖雄武，姜瑞轩，张之政，等.基于变化先验引导扩散模型的遥感图像超分辨率重建［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：76-82

XIAO Xiongwu，JIANG Ruixuan，ZHANG Zhizheng，et al.Change-Prior Guided Diffusion for Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Images［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：76-82
肖雄武，姜瑞轩，张之政，等.基于变化先验引导扩散模型的遥感图像超分辨率重建［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：76-82 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260468.

XIAO Xiongwu，JIANG Ruixuan，ZHANG Zhizheng，et al.Change-Prior Guided Diffusion for Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Images［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：76-82 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260468.

摘要

遥感图像超分辨率旨在从低分辨率影像中恢复高分辨率细节，对于城市监测、环境评估和灾害分析等遥感应用具有重要意义。近年来，扩散模型在图像生成与复原任务中取得了显著进展，但现有方法在复杂遥感场景中往往忽略变化区域信息，导致细节恢复不足或结构失真。针对这一问题，本文提出一种变化先验引导的扩散模型遥感图像超分辨率方法CPDiffSR。该方法通过引入变化先验信息对扩散模型的去噪与重建过程进行引导，从而增强变化区域的结构表达能力并保持未变化区域的纹理一致性。在HiUCD和MSSCD数据集上进行实验，LPIPS和DISTS分别达到的最优值为0.110 9和0.111 1。实验结果表明，CPDiffSR在性能上整体优于现有方法，并在视觉效果上生成更加清晰且结构一致的高分辨率遥感影像。实验结果验证了变化先验在扩散模型中的有效性，为复杂遥感场景下的图像超分辨率提供了一种新的思路。

Abstract

The super-resolution of remote sensing images aims to recover high-resolution details from low-resolution images， which is of great significance for remote sensing applications such as urban monitoring， environmental assessment， and disaster analysis. In recent years， diffusion models have achieved remarkable progress in image generation and restoration tasks. However， existing methods often overlook change region information in complex remote sensing scenes， leading to insufficient detail restoration or structural distortion. To address this issue， this paper proposes a super-resolution method for remote sensing images based on the change-prior guided diffusion model， termed CPDiffSR. By introducing change-prior information to guide the denoising and reconstruction process of the diffusion model， this method enhances the structural representation of change regions while maintaining texture consistency in unchanged areas. Experiments conducted on the HiUCD and MSSCD datasets achieved optimal values of 0.110 9 and 0.111 1 for LPIPS and DISTS， respectively. The results demonstrate that CPDiffSR outperforms existing methods in overall performance and generates clearer， more structurally consistent high-resolution remote sensing images. These findings validate the effectiveness of change priors in diffusion models， offering a novel approach for image super-resolution in complex remote sensing scenarios.

关键词

Keywords

references

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