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申请/专利权人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司
摘要：本申请提供了一种基于人工智能扩散模型的遥感影像地物提取方法及系统，涉及图像处理领域。该方法包括构建包含统一尺寸遥感影像及对应提取真值掩模的训练样本数据集，可提供完整的遥感图像及期望输出信息，用于迭代训练改进扩散模型。改进扩散模型包含独立处理噪声预测和掩模提取的两个子网络UNet，通过子任务分解加快收敛速度。在迭代训练过程中，根据时间戳相关系数控制高斯噪声水平并与真值掩模生成含噪声目标图像，可有效增强模型处理复杂噪声的鲁棒性。改进扩散模型通过分解任务体系的模型构建、带噪声图像的迭代训练，不仅提高了地物像提取的质量同时，还缩短了基于扩散模型的遥感影像地物提取中掩模图像的生成时间，使地物提取速度得到改善。
主权项：1.基于人工智能扩散模型的遥感影像地物提取方法，其特征在于，所述方法包括：构建训练样本数据集，所述训练样本数据集包括统一尺寸的遥感影像以及所述遥感影像对应的提取真值掩模；构建改进扩散模型，所述改进扩散模型包括第一UNet网络和第二UNet网络，其中，所述第一UNet网络用于预测噪声，所述第二UNet网络用于预测掩模图像；通过所述训练样本数据集对所述改进扩散模型进行训练时，将所述统一尺寸的遥感影像作为条件影像x0、基于预设迭代步数生成的相关时间戳系数γt以及基于所述相关时间戳系数γt、随机生成的标准高斯噪声ε和所述提取真值掩模y0生成含噪声的目标图像yt作为输入，对所述改进扩散模型进行迭代训练，当所述改进扩散模型的准确度达到预设标准时，得到目标改进扩散模型；获取待处理遥感影像，并基于所述待处理遥感影像和所述预设迭代步数生成标准正态分布数组；将所述待处理遥感影像和所述标准正态分布数组拆分为若干影像块以及对应位置的标准正态分布数组，并将所述若干影像块和所述对应位置的标准正态分布数组输入所述目标改进扩散模型，得到所述若干影像块对应的掩模图像；对所述若干影像块对应的掩模图像进行拼接处理，得到目标掩模图像。
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权利要求：
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