本文關鍵詞：高分辨率遙感圖像分水嶺分割并行化研究

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【摘要】：遙感圖像分割是面向?qū)ο筮b感信息分析的關鍵步驟。其實現(xiàn)過程往往較為復雜,對計算時間及內(nèi)存空間都有較高的要求。為此,需要研究圖像分割的并行化實現(xiàn)模式。本文基于多核集群環(huán)境,采用主從式并行架構,對分水嶺分割算法的并行化過程進行了研究,內(nèi)容包括：(1)分水嶺分割算法的過分割現(xiàn)象的處理過分割現(xiàn)象是分水嶺分割算法普遍存在的問題,使得分水嶺分割后的圖像中存在大量的不必要的小區(qū)域。本研究從過分割問題的產(chǎn)生過程入手,結(jié)合小斑塊面積閾值,進行過分割斑塊的合并,達到控制圖像分割斑塊數(shù)量的目的,解決了分水嶺分割算法存在的過度分割問題。(2)分水嶺分割算法的并行化改造從采取的并行模式進行分析,采用數(shù)據(jù)并行方式,對遙感影像數(shù)據(jù)進行分塊,將每塊數(shù)據(jù)的計算看做獨立的任務,對分水嶺分割算法實現(xiàn)了OpenMP改造、MPI改造和MPI+OpenMP改造,并且在本文搭建的異構PC集群硬件環(huán)境和MPI+OpenMP為軟件的試驗系統(tǒng)進行實驗。結(jié)果表明,上述方法在并行加速比、耗時等方面都取得了較好的效果,基本和預期相符合。(3)并行化分水嶺分割的縫合線問題的處理針對分塊并行分水嶺分割算法結(jié)果進行拼接時出現(xiàn)的縫合線問題,本文設計使用了基于區(qū)域生長的重分割策略,獲取拼接線兩側(cè)的圖斑并提取所有斑塊內(nèi)像素坐標,使用坐標對應的原圖數(shù)據(jù)進行再次分割,結(jié)果填回第一次分割結(jié)果圖中,實現(xiàn)了并行分水嶺分割算法結(jié)果的無縫拼接,消除了縫合線現(xiàn)象。
【關鍵詞】：并行計算 MPI OpenMP 數(shù)據(jù)縫合 分水嶺算法 遙感 圖像分割
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 選題背景及選題意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-20
• 1.2.1 圖像分割技術13-15
• 1.2.2 并行處理技術15-19
• 1.2.3 圖像并行分割技術19-20
• 1.2.4 研究存在的問題20
• 1.3 研究內(nèi)容、技術路線與論文組織20-24
• 1.3.1 研究內(nèi)容20-21
• 1.3.2 技術路線21-22
• 1.3.3 論文組織22-24
• 第2章 高分辨率遙感影像分水嶺分割概述24-31
• 2.1 沉浸分水嶺圖像分割法的原理24-25
• 2.2 沉浸分水嶺分割算法25-26
• 2.3 分水嶺分割過分割問題的解決策略26-27
• 2.4 處理過分割實驗結(jié)果對比圖27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 分水嶺分割的并行化改造31-43
• 3.1 并行模式及數(shù)據(jù)分塊31-34
• 3.1.1 本文使用的并行模式31
• 3.1.2 遙感影像數(shù)據(jù)劃分方式31-34
• 3.2 OpenMP并行改造34-35
• 3.2.1 OpenMP介紹34
• 3.2.2 OpenMP編程模型34
• 3.2.3 分水嶺分割算法的OpenMP改造34-35
• 3.3 MPI并行改造35-39
• 3.3.1 MPI簡介35
• 3.3.2 MPI程序原理35-37
• 3.3.3 分水嶺分割算法的MPI改造37-39
• 3.4 MPI+OpenMP并行改造39-42
• 3.4.1 MPI+OpenMP混合架構簡介39
• 3.4.2 MPI+OpenMP混合架構原理39
• 3.4.3 MPI+OpenMP混合架構對分水嶺分割算法的改造39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 高分辨率遙感影像縫合策略43-48
• 4.1 縫合線的產(chǎn)生及影響43-44
• 4.2 常用縫合策略44-45
• 4.3 本文使用的縫合策略45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 實驗分析48-63
• 5.1 并行實驗流程48-52
• 5.1.1 并行實驗環(huán)境48-49
• 5.1.2 實驗數(shù)據(jù)49-50
• 5.1.3 并行實驗方案50-51
• 5.1.4 并行實驗界面51-52
• 5.2 實驗評價52-58
• 5.2.1 評價方法52
• 5.2.2 實驗結(jié)果及分析52-58
• 5.3 縫合算法實驗結(jié)果58-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 有待深入之處63-65
• 參考文獻65-71
• 致謝71-72

【引證文獻】

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙鋒;趙榮椿;;分裂-合并方法在圖象分割、目標提取中的應用[A];1998年中國智能自動化學術會議論文集（下冊）[C];1998年

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本文編號：688549