Efficient Conditional Diffusion Model for SAR Despeckling

Zhenyu Guo

doi:10.3390/rs17172970

Efficient Conditional Diffusion Model for SAR Despeckling

2025-08-27

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AI

DOI：10.3390/rs17172970

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合成孔径雷达（SAR）图像中固有的斑点噪声严重降低了图像质量，并阻碍了解释和目标识别等下游任务。现有的去斑点方法，无论是传统的还是基于深度学习的，往往难以平衡有效的斑点抑制与结构细节保持。尽管去噪扩散概率模型（DDPMs）在SAR去斑点方面显示出巨大潜力，但其迭代采样的计算开销严重限制了实际应用。为缓解这些挑战，本文提出了用于SAR去斑点的Efficient Conditional Diffusion Model（ECDM）。我们整合了余弦噪声计划与联合方差预测机制，将推理速度提高了近一个数量级，同时保持了高去噪质量。此外，我们将小波变换整合到编码器的下采样路径中，实现了跨频带的自适应特征融合，以增强结构保真度。实验结果表明，与基线扩散模型相比，我们提出的方法在推理速度上实现了约20倍的加速，并在关键客观指标上取得了显著提升。这项工作通过高效随机采样缓解了传统扩散模型中的长推理问题，为扩散模型在SAR图像增强中的实时处理做出了贡献，支持了其实际部署。

Keyword:

SAR despeckling

diffusion models

efficient inference

wavelet transform

structural preservation

Efficient Conditional Diffusion Model for SAR Despeckling

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