【摘 要】
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随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤.为了加速遥感图像的融合处理过程,本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法PACWT.算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术,以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制;针对基于CWT的图像融合处理的计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法.然后从理论上分析了算法在时间和
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南长沙,410073
【出 处】
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2006年全国高性能计算学术会议(HPC 2006)
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随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤.为了加速遥感图像的融合处理过程,本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法PACWT.算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术,以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制;针对基于CWT的图像融合处理的计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法.然后从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能.最后通过实验分析了算法在32-CPU的cluster系统上的实际性能,结果表明本文提出的算法具有良好的可扩展性,在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率.
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