通过使用特定类型的扩散模型（DDPM）在合成孔径雷达（SAR）领域实现有条件和无条件图像生成，本研究表明 DDPM 在质量上以及定性和定量效果上都优于现有的基于 GAN 的方法，并展示了预训练对于提高 SAR 图像生成质量的益处。

May, 2024

提出了一种自适应语义增强的 DDPM 模型，通过引入 Transformer 来提高 DDPM 的保留细节能力，解决了噪声生成过程中的高频细节重建问题，并通过残差特征融合策略在多个层次上实现了两个解码器之间的信息交换，进而在超分辨率和下游应用中取得了出色的性能。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于 DDPM 的无监督去噪方法，可改善超声图像的质量并保留散斑纹理特征，在泛化对比噪声比和噪声峰值信噪比方面优于以往方法。

Jun, 2023

利用多极化合成孔径雷达（SAR）图像，我们提出了一种名为通道屏蔽的自监督去斑方法，利用极化之间的关系和像素到像素的相关性处理，实现了比现有方法更好的去噪效果。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于深度学习的方法，即图像去斑卷积神经网络（ID-CNN），用于自动从输入的噪声图像中去除斑点。它使用一组卷积层、批量归一化和修正线性单元激活函数以及分量分裂残差层来估计斑点，并使用欧几里得损失和总变分损失的组合进行端到端的训练，与现有的非常规斑点降噪方法相比，在合成和实际 SAR 图像上都取得了显著的改进效果。

Jun, 2017

本文提出了一种基于深度学习的非线性端到端映射方法 SAR-DRN 来破解传统线性模型在合成孔径雷达（SAR）图像去斑方面的局限性，并通过定量和可视化评估表明所提出的方法在去除强斑点噪声方面具有明显优势。

Sep, 2017

通过使用 R2DM 模型和 DDPMs 方法，本研究提出了一种新的用于生成 LiDAR 数据的生成模型，该模型可以基于图像表示生成多样性和高保真度的 3D 场景点云，有效地优化了 KITTI-360 和 KITTI-Raw 数据集的生成任务以及 KITTI-360 数据集的上采样任务。

Sep, 2023

本文介绍了一种基于双条件去噪扩散概率模型的盲超分辨率重建框架，围绕核估计和重构进度引入了双向扩散，通过构建基于 DDPM 的核预测器和重建器实现了从 LR 图像到 HR 图像的映射，实验结果证明了我们提出的方法在盲超分辨率重建方面的优越性。

May, 2023

利用卷积神经网络学习判别模型以去噪 SAR 图像，该网络采用残差学习策略，训练时考虑多时相 SAR 图像及其多视版本，实验结果表明，与现有技术相比，该方法表现更好。

Apr, 2017

利用概率扩散模型生成复杂且真实结构的雷达卫星图像数据集，但采样时间仍然是一个问题。

Aug, 2023