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结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法被引量：1: 2016年; 提出了一种结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法,该方法根据不同步骤的特点采用不同任务分解策略：计算波段统计信息采用按波段进行任务分解,计算协方差矩阵采用按波段对进行任务分解,进行线性变换采用按数据块进行任务分解,实现了全过程的并行处理。在两台分别安装Windows 7和Linux操作系统的多核计算机下进行了OMIS机载高光谱影像和ASTER卫星影像的去相关拉伸并行处理实验,通过合理配置CPU核数和磁盘系统等,常用的12～16核计算机可取得最高约8倍的整体加速比。同时分析了影响整体加速性能的因素,给出了多核计算机用于遥感影像去相关拉伸并行处理的使用建议。; 杨景辉张继贤; 关键词：遥感影像并行计算

遥感影像像素级融合通用模型及其并行计算方法被引量：4: 2015年; 影像融合是卫星影像处理流程中重要的一环，已经广泛应用于遥感影像目视解译、自动分类、正射影像制作、影像测图等。随着卫星影像分辨率的提高和在轨卫星数目的增加，大量的数据处理需求及短时间的响应要求对影像融合的处理带来了极大的挑战。已有融合模型只能描述一至两类融合方法，通用性不强，缺乏可描述更多算法、更一般性的融合模型；其二缺乏可适用大部分融合算法而且可大幅提升处理性能的影像融合并行计算方法；再者少数几个具有调节能力的融合算法调节参数多，运算量大，实用性不强，缺乏调节参数少、便于并行计算、融合效果可调节的算法。; 杨景辉; 关键词：并行计算方法遥感影像像素级融合影像融合在轨卫星

GPU支持的SAR影像几何校正大规模并行处理被引量：6: 2015年; 目的几何校正(又称地理编码)是合成孔径雷达(SAR)影像处理流程中重要的一个步骤,具有一定的计算复杂度,需要用到几何定位模型。本文针对星载SAR影像,采用有理多项式系数(RPC)定位模型,提出了图形处理器(GPU)支持的几何校正大规模并行处理方法。方法该方法充分利用GPU计算资源强大及几何校正过程中每个像素处理步骤一致的特点,每次导入大量像素至GPU,为每个像素分配一个线程,每个线程执行有理函数计算、投影变换、插值采样等计算复杂度高的步骤,通过优化配置dim Grid和dim Block参数,提升GPU的并行性能。该方法通过分块处理实现SAR影像大幅面处理,且可适用于多个不同分块大小。结果实验结果显示其计算加速比为38 44,为全面客观地分析GPU并行处理的特点,还计算了整体加速比,通过多个实验分析影响整体加速性能的因素,提出大块读写提高I/O性能的优化方法。结论该方法形式简洁,通用性好,可适用于几乎所有的星载SAR影像、不同的影像幅面;且加速性能明显。; 杨景辉程春泉张继贤黄国满; 关键词：合成孔径雷达几何校正图形处理器

遥感影像融合的GPU加速及性能分析被引量：2: 2016年; 遥感影像融合是一种典型的数据密集型和计算密集型运算,常用的串行处理效率较低,研究GPU支持的并行处理方法有一定的现实意义.该文以NVIDIA公司新一代Fermi架构GPU为计算平台,采用CUDA并行计算环境,以SFIM融合算法为例,提出适用于遥感影像融合的并行处理方法.SPOT 5和Quick Bird两组大幅面遥感影像融合并行处理实验结果显示,提出的基于分块的核外计算方法,通用性强,易于实现,加速性能明显,根据整景影像测试结果,采用目前中等级别的GPU加速卡计算性能可提高至107倍.同时,该方法适用性广,可应用于多个影像融合算法.实验结果分析表明,除了GPU卡本身性能外,影响GPU加速性能主要因素包括单次导入影像的计算规模和主机与GPU之间交换数据量.; 杨景辉张继贤; 关键词：遥感影像图形处理器并行计算

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法被引量：1: 2014年; 面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。; 邵龙杨景辉洪友堂; 关键词：图像分割

面向应急响应的遥感影像处理流程及应用: 本文详细阐述了面向应急响应的遥感影像集群处理平台和以该平台为运行环境的遥感影像处理流程,并将该平台与处理流程应用于2008年5月12日汶川地震、2010年4月14日青海玉树地震和2010年8月7日甘肃舟曲特大泥石流遥感影...; 杨景辉艾海滨张力; 关键词：摄影测量与遥感应急响应; 文献传递

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国家自然科学基金(40901229)