【摘要】：為解決無(wú)人機(jī)(unmaned aerial vehicle,UAV)影像匹配并行算法的負(fù)載均衡和特征數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,提出一種顧及空間鄰接關(guān)系的影像匹配并行算法,旨在不降低原有匹配精度的前提下,最大限度地提高影像匹配效率.在特征提取階段,根據(jù)影像空間鄰接關(guān)系完成各對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的初始任務(wù)劃分,隨后進(jìn)行稍細(xì)粒度的二次劃分,以確定最終的特征提取任務(wù).在任務(wù)調(diào)度時(shí),根據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)優(yōu)先分配對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的任務(wù).對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的任務(wù)全部分配完畢再分配其他節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的任務(wù).在匹配階段,首先根據(jù)特征提取任務(wù)劃分匹配任務(wù),然后根據(jù)特征提取任務(wù)的節(jié)點(diǎn)編號(hào)劃定對(duì)應(yīng)于每一節(jié)點(diǎn)的匹配任務(wù)單元,使用相同的任務(wù)調(diào)度方法完成整個(gè)測(cè)區(qū)的影像匹配.對(duì)一套有1 463幅UAV影像的典型數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法不但能實(shí)現(xiàn)并行系統(tǒng)的負(fù)載平衡,還能減小特征數(shù)據(jù)的傳輸量,從而顯著提高影像匹配效率.
[Abstract]:In order to solve the problem of load balancing and feature data transmission in UAV (unmaned aerial vehicle UAV image matching parallel algorithm, a parallel image matching algorithm considering spatial adjacency is proposed, which aims at not reducing the original matching accuracy. To maximize the efficiency of image matching. In the phase of feature extraction, the initial task partition of each corresponding node is completed according to the image spatial adjacency relationship, and the final feature extraction task is determined by a slightly finer granularity quadratic partition. In task scheduling, the task of the corresponding node is assigned first according to the state of the calculated node. All the tasks of the corresponding nodes are assigned and then the corresponding tasks of the other nodes are allocated. In the matching stage, the matching task is divided according to the feature extraction task, and then the matching task unit corresponding to each node is determined according to the node number of the feature extraction task. The same task scheduling method is used to complete the image matching of the whole measuring area. A set of typical data with 1 463 UAV images is tested. The results show that the proposed algorithm can not only achieve load balance in parallel systems, but also reduce the amount of transmission of feature data, thus significantly improving the efficiency of image matching.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃基金(No.2016YFB0502200) 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41127901)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2139932