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科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR
卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
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