【遥感图像技术系列】遥感图像风格迁移的研究进展一览

近年来，遥感图像风格迁移技术在深度学习框架下取得了显著进展，尤其在跨模态转换（如SAR到光学）、跨时相特征对齐和多光谱增强等领域。以下是近三年（2022-2025）的关键研究进展及实用信息总结：

一、核心研究方法与开源工具

1. 基于扩散模型的跨模态迁移

• CM-Diffusion（2025）
  该模型通过扩散模型直接实现SAR到光学图像的转换，解决了传统GAN的模式崩溃问题。其核心创新是颜色注意力布朗桥结构，能捕捉光谱相关性并减少失真。在SEN1-2、QXS-SAROPT和SEN12MS数据集上表现优异。代码尚未开源，但可通过CSDN博客的代码框架（如PyTorch实现）进行复现。

• Conditional-Diffusion-for-SAR-to-Optical（2024）
  基于Guided Diffusion框架，将SAR图像作为条件约束融入扩散过程。代码已开源（GitHub），支持GF3和SEN12数据集。使用步骤如下：

  1. 安装依赖：pip install diffusers torch
  2. 下载预训练模型：git clone https://github.com/Coordi777/Conditional-Diffusion-for-SAR-to-Optical-Image-Translation
  3. 运行推理：python inference.py --sar_path input_sar.tif --output_path translated_optical.png

2. 全局-局部耦合风格迁移

• 全局-局部耦合框架（2024）
  针对跨时相遥感影像的全局（光照、天气）和局部（物候、语义）特征偏移，提出基于伪分割图引导的风格迁移方法。通过对偶学习机制优化分割模型与风格迁移模型的协同训练。代码未开源，但可参考其框架设计思路，结合PyTorch实现语义约束模块。

3. 多分支特征融合网络

• Hybrid cGAN（2022）
  结合CNN与ViT提取局部-全局特征，用于SAR到光学的风格迁移。代码未开源，但可基于公开的PyTorch实现（如CycleGAN）进行改进，添加分层卷积和感知损失。

4. 轻量级开源工具

• stylize（2024）
  基于回归树和随机森林的快速风格迁移工具，支持遥感影像的简单风格化。安装命令：

  pip install stylize
  python -m stylize --content_image input.tif --style_image style.jpg --output output.png
  

• MATLAB实现（2025）
  提供基于预训练VGG的风格迁移代码，适合多光谱影像处理。下载地址：CSDN博客，需配置MATLAB环境及图像处理工具箱。

二、主流数据集及构建方法

1. 跨模态转换数据集

• SEN1-2

  • 构建：由Sentinel-1（SAR）和Sentinel-2（光学）影像配对组成，覆盖全球不同地物类型，分辨率10-20米。
  • 用途：训练SAR到光学的跨模态风格迁移模型。

• MSAW

  • 构建：包含高分辨率SAR（如TerraSAR-X）和光学（如WorldView-3）图像对，重点关注城市区域。
  • 用途：支持高分辨率遥感影像的风格迁移研究。

2. 跨时相数据集

• 湖南湘潭/长沙/托克托数据集（2024）
  • 构建：采集自2018-2021年的多时相光学影像，包含冬季、夏季等不同季节场景。
  • 用途：研究全局（光照）和局部（物候）风格变化对语义分割的影响。

3. 多光谱数据集

• UCMerced

  • 构建：包含21类地物的高分辨率光学影像，每类100张，尺寸256×256。
  • 用途：基础风格迁移研究，支持多光谱波段扩展。

• NWPU-RESISC45

  • 构建：涵盖45类场景（如机场、河流），共31500张图像，分辨率256×256。
  • 用途：复杂场景下的风格迁移与分类任务。

4. 合成数据集

• 虚拟场景生成（2020专利）
  • 构建：通过Three.js渲染库生成合成样本，结合风格迁移（CycleGAN）模拟真实遥感影像。
  • 用途：缓解真实数据不足问题，提升模型鲁棒性。

三、技术趋势与挑战

1. 多模态融合：结合SAR、光学、红外等多源数据，提升风格迁移的语义一致性。
2. 轻量化设计：如ESA OpenSR（2025）提出的潜在空间扩散模型，在保证精度的同时降低计算成本。
3. 动态场景适配：针对跨时相影像，需同时处理全局（光照）和局部（物候）风格变化。
4. 开源生态扩展：如CC-Diff（2025）基于Stable Diffusion构建，支持遥感场景的上下文一致性生成。

四、实用建议

• 快速验证：使用stylize或MATLAB工具进行初步风格迁移，适合中小规模数据。
• 深度定制：基于Conditional-Diffusion或Hybrid cGAN框架，针对特定传感器（如Sentinel-2）进行微调。
• 数据集选择：优先使用SEN1-2（跨模态）、UCMerced（多光谱）等公开数据集，自建数据需注意配对一致性和标注质量。

通过上述方法，可有效实现遥感影像的风格迁移，为环境监测、灾害响应等领域提供高可解释性的分析工具。