이 논문은 원격 탐사 분야에서 확산 모델의 활용을 종합적으로 검토한다.
먼저 확산 모델의 이론적 배경을 소개한다. 확산 모델은 정규 이미지를 무작위 잡음으로 변환하는 역과정을 모델링하여 새로운 이미지를 생성한다. 이를 위해 순방향 확산 과정과 역방향 확산 과정을 학습한다.
다음으로 원격 탐사 분야에서 확산 모델의 다양한 응용 사례를 살펴본다. 이미지 생성, 향상, 해석 등 다양한 작업에서 확산 모델이 우수한 성능을 보인다. 이미지 생성의 경우 텍스트 기반 및 이미지 기반 생성 방법이 제안되었다. 이미지 향상에서는 초해상도, 구름 제거, 잡음 제거 등의 작업에 활용되었다. 이미지 해석에서는 토지 피복 분류, 변화 탐지, 기후 예측 등의 작업에 적용되었다.
마지막으로 기존 확산 모델 기반 원격 탐사 연구의 한계와 향후 연구 방향을 논의한다. 확산 모델은 원격 탐사 이미지 처리에 큰 잠재력을 가지고 있으며, 다양한 응용 분야에서 지속적인 발전이 기대된다.
Vers une autre langue
à partir du contenu source
arxiv.org
Questions plus approfondies