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针对直接采用Forman相位校正算法实现HJ-1A高光谱数据实时光谱复原处理系统过程中遇到的算法复杂、运算量大以及运算效率低的问题,提出了改进的Forman算法.该算法简化了相位数据的计算,并利用复数序列傅里叶变换的性质和实序列傅里叶变换的共轭对称性优化了计算过程.在分析改进前后算法关键步骤的浮点数运算量的基础上,以HJ-1A高光谱数据为实验对象,基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)实现了改进的Forman算法.结果表明:在相同计算精度的情况下,改进的Forman算法运算速度提高了11.86％,为HJ-1A高光谱数据实时光谱复原处理系统的实现提供了行之有效的方法. 相似文献
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基于GPGPU的并行影像匹配算法 总被引：7，自引：1，他引：6
提出一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化数据存储结构,提高数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。CUDA在高运算强度数据处理中呈现出的实时处理能力和计算能力,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。 相似文献
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天宫一号超光谱仪红外谱段光谱范围是8.0—10.5 μm,采用红外线列焦平面推扫方式成像.通过实验室定标实验,获得了每个探测元对应的辐射响应系数和响应线性度,并得到每一探测元的动态范围与噪声等效温差,验证了图像输出校正效果,同时,根据定标实验误差来源分析计算了最终的辐射定标误差. 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
针对面向汛旱情监测应用中遥感影像处理耗时过长的问题,包括辐射校正、几何纠正、遥感指数计算等过程,对其业务化工作流程进行了分解分析。结合统一计算架构(compute unified device architecture,CUDA)的存储结构和程序设计模型,将数据处理过程划分为数据读取、直方图统计、栅格分割、波段计算、重采样和数据输出等模块,对波段计算及重采样等模块设计了并行处理方案,并通过实验确定了栅格划分的最佳尺度,基于栅格数组图形处理器(graphics processing unit,GPU)映射方法加速了数据传输效率,最终提出了基于CUDA架构CPU-GPU协同的并行处理算法。实验结果表明,辐射校正及遥感指数计算的波段计算模块可节约58.9%的时间;几何纠正效果最为显著,最邻近像元重采样和双线性内插重采样模块的最终加速比分别能够达到9倍和7倍以上。 相似文献
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目标探测是高光谱图像的重要应用之一.目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的.在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足.本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法.该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征.针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离.使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果. 相似文献
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基于元胞自动机(CA)的局部并行计算特性和统一计算设备架构(CUDA)并行计算架构,提出了GPU-CA的溃坝洪水演进计算模型,重点探讨了溃坝洪水演进元胞自动机模型、GPU模型映射、计算优化、CPU/GPU协同的溃坝洪水演进模拟与分析等关键问题,研发了原型系统,并选择了案例进行初步试验。试验结果表明,在保证溃坝洪水演进模拟结果有效性的情况下,与基于CPU-CA串行计算模式相比,基于GPU-CA的溃坝洪水演进模型计算可提高计算效率,加速比随着元胞格网分辨率的提升而增加,当元胞格网的大小为10m时,模型计算效率的加速比可以达到15.9倍,可支持实时溃坝洪水演进模拟分析与风险评估。 相似文献
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传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。 相似文献
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辐射归一化旨在减小不同时相遥感影像间因获取条件不一致而导致的非地表辐射变化的差异,是土地覆盖变化监测的重要前提条件。本文根据高光谱图像上同类地物的谱形及数值的相似性,利用光谱角距离(SAD)和欧氏距离(ED)双重判定选取不变特征点,提出了一种基于光谱角—欧氏距离的辐射归一化方法。在评价指标中除了常用的均方根误差和相对偏差,更增加了高光谱特色的衡量光谱保真性指标:皮尔森系数、光谱扭曲程度。利用高光谱遥感CHRIS图像对本文提出方法进行验证,并与基于多元变化检测(MAD)的辐射归一化方法比较。结果表明,本文方法不仅在辐射特性上优于基于多元变化检测(MAD)的方法,而且具有保持光谱特性的优势,具有较好的应用前景。 相似文献
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《地理信息系统科学与遥感》2013,50(5):755-773
A new relative radiometric normalization approach is presented based on the spectral profile shape of hyperspectral data. We calculate the spectral similarity value of pixels at the same location using spectral angle mapping. The cumulative moving average and its differential values are used to determine the appropriate number of pseudo-invariant features automatically. Band-by-band linear regression of the pseudo-invariant features is used to refine the radiometric normalization results iteratively. We tested the algorithm using six Hyperion data subset images. The proposed method yielded stable results with similar or better performance than other methods for all test sites, when assessed by visual inspection and quantitative analysis. 相似文献
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ZY-3 is the first high-accuracy civil stereo-mapping optical satellite of China. It greatly improves China’s optical satellite image resolution with a boom in data volume, calling for new challenges in processing real-time applications. On the other hand, using central processing unit (CPU)/graphic processing unit (GPU) to resolve data-intensive remote sensing problems becomes a hot issue. In this paper, we present an approach for CPU/GPU near real-time preprocessing of ZY-3 satellite images, focusing on three key processors: relative radiometric correction (RRC), modulation transfer function compensation (MTFC), and geocorrection (GC). First, basic GPU implementation issues are addressed to make the processors capable of processing with GPU. Second, three effective GPU specific optimizations are applied for further improvement of the GPU performance. Furthermore, to fully exploit the CPU’s computing horsepower within the system, a CPU/GPU workload distribution scheme is proposed, in which CPU undertakes partial computation to share the workloads of GPU. The experimental result shows that our approach achieved an overall 48.84-fold speedup ratio in ZY-3 nadir image preprocessing (the corresponding run time is 11.60 s for one image), which is capable of meeting the requirement of near real-time response to the applications that follow. In addition, with the supportability of IEEE 754–2008 floating-point standard in the Fermi type GPU, preprocessing ZY-3 images with our CPU/GPU processors could maintain the quality of image preprocess as done traditionally with CPU processors. 相似文献
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遥感影像CVA变化检测的CUDA并行算法设计 总被引：1，自引：1，他引：0
随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。 相似文献
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CPU/GPU异构混合系统是一种新型高性能计算平台,但现有并行空间插值算法仅依赖CPU或GPU进行加速,迫切需要研究协同并行空间插值算法以充分利用异构计算资源,进一步提升插值效率。以薄板样条函数插值为例,提出一种CPU/GPU协同并行插值算法以加速海量激光雷达（light detector & ranger,LiDAR）点云生成数字高程模型（DEM）。通过插值任务的分解与抽象封装以屏蔽底层硬件执行模式的差异性,同时在多级协同并行框架基础上设计了Greedy-SET动态调度策略,策略顾及底层硬件能力的差异性,以实现异构并行资源的充分利用和良好负载均衡。实验表明,协同并行插值算法在高性能工作站上取得19.6倍的加速比,相比单一CPU或GPU并行算法,其效率提升分别达到54%和44%,实现了高效的协同并行处理。 相似文献
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研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。 相似文献
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本文系统地探讨了使用CPU/GPU协同处理理论对高分辨率卫星影像进行MTF补偿的方法。首先在GPU上对方法进行了基本实现,并通过三种性能优化策略（执行配置优化、存储访问优化和指令优化）进一步提高了方法的执行效率。在Intel Xeon E5650 CPU和NVIDIA Tesla C2050 GPU组成的CPU/GPU系统中对高分一号卫星全色影像进行MTF补偿,加速比达到42.80倍。在此基础上,为充分利用CPU的计算性能,使用CPU/GPU负载分配策略将部分负载分配给CPU进行处理,使用该策略后,方法加速比达到47.82倍,相应的处理时间压缩至1.62s,可满足对高分辨率卫星影像进行近实时MTF补偿的需求。 相似文献
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Sub-pixel mapping is a promising technique for producing a spatial distribution map of different categories at the sub-pixel scale by using the fractional abundance image as the input. The traditional sub-pixel mapping algorithms based on single images often have uncertainty due to insufficient constraint of the sub-pixel land-cover patterns within the low-resolution pixels. To improve the sub-pixel mapping accuracy, sub-pixel mapping algorithms based on auxiliary datasets, e.g., multiple shifted images, have been designed, and the maximum a posteriori (MAP) model has been successfully applied to solve the ill-posed sub-pixel mapping problem. However, the regularization parameter is difficult to set properly. In this paper, to avoid a manually defined regularization parameter, and to utilize the complementary information, a novel adaptive MAP sub-pixel mapping model based on regularization curve, namely AMMSSM, is proposed for hyperspectral remote sensing imagery. In AMMSSM, a regularization curve which includes an L-curve or U-curve method is utilized to adaptively select the regularization parameter. In addition, to take the influence of the sub-pixel spatial information into account, three class determination strategies based on a spatial attraction model, a class determination strategy, and a winner-takes-all method are utilized to obtain the final sub-pixel mapping result. The proposed method was applied to three synthetic images and one real hyperspectral image. The experimental results confirm that the AMMSSM algorithm is an effective option for sub-pixel mapping, compared with the traditional sub-pixel mapping method based on a single image and the latest sub-pixel mapping methods based on multiple shifted images. 相似文献