【摘 要】
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影像分割是图像理解和图像识别的前提和基础,分水岭分割方法作为一种基于区域的影像分割方法,具有分割难度大、多尺度的显著特点;随着遥感影像的数据量和复杂度急剧增长,对影像
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影像分割是图像理解和图像识别的前提和基础,分水岭分割方法作为一种基于区域的影像分割方法,具有分割难度大、多尺度的显著特点;随着遥感影像的数据量和复杂度急剧增长,对影像分割速度、精度提出了新的需求,本文在分析国内外遥感影像分割技术的基础上,研究遥感影像并行计算模型,实现基于该模型的分水岭并行分割。本论文的工作主要体现在以下几点:1.针对遥感数据处理的过程和特点,探讨遥感数据并行处理的可行性与并发性。根据并行程序算法设计,提出了基于任务分解的产品驱动策略、基于影像数据分解的分块驱动策略、基于影像功能分解的处理链驱动策略和基于算法分解的域驱动策略。2.根据影像分割算法的特殊性,采用MPI主从模式设计实现了遥感影像并行分割通用模型,该模型采用任务分解策略进行分割产品制定、采用功能分解策略进行分割流程的串接、采用数据分解策略进行数据分块、采用算法分解策略进行块内的分割处理。实验表明该模型能够有效地提高影像分割的速度和效率,有普遍的实用意义。3.基于分布式图像处理算法的开源库ORFEO Toolbox(OTB),利用并行程序设计的思想及遥感影像并行处理策略,研究分水岭分割的并行化。
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