高分辨率遥感图像分水岭分割并行化研究

发布时间：2017-08-17 10:34

  本文关键词：高分辨率遥感图像分水岭分割并行化研究

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【摘要】：遥感图像分割是面向对象遥感信息分析的关键步骤。其实现过程往往较为复杂,对计算时间及内存空间都有较高的要求。为此,需要研究图像分割的并行化实现模式。本文基于多核集群环境,采用主从式并行架构,对分水岭分割算法的并行化过程进行了研究,内容包括：(1)分水岭分割算法的过分割现象的处理过分割现象是分水岭分割算法普遍存在的问题,使得分水岭分割后的图像中存在大量的不必要的小区域。本研究从过分割问题的产生过程入手,结合小斑块面积阈值,进行过分割斑块的合并,达到控制图像分割斑块数量的目的,解决了分水岭分割算法存在的过度分割问题。(2)分水岭分割算法的并行化改造从采取的并行模式进行分析,采用数据并行方式,对遥感影像数据进行分块,将每块数据的计算看做独立的任务,对分水岭分割算法实现了OpenMP改造、MPI改造和MPI+OpenMP改造,并且在本文搭建的异构PC集群硬件环境和MPI+OpenMP为软件的试验系统进行实验。结果表明,上述方法在并行加速比、耗时等方面都取得了较好的效果,基本和预期相符合。(3)并行化分水岭分割的缝合线问题的处理针对分块并行分水岭分割算法结果进行拼接时出现的缝合线问题,本文设计使用了基于区域生长的重分割策略,获取拼接线两侧的图斑并提取所有斑块内像素坐标,使用坐标对应的原图数据进行再次分割,结果填回第一次分割结果图中,实现了并行分水岭分割算法结果的无缝拼接,消除了缝合线现象。
【关键词】：并行计算 MPI OpenMP 数据缝合 分水岭算法 遥感 图像分割
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-24
• 1.1 选题背景及选题意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-20
• 1.2.1 图像分割技术13-15
• 1.2.2 并行处理技术15-19
• 1.2.3 图像并行分割技术19-20
• 1.2.4 研究存在的问题20
• 1.3 研究内容、技术路线与论文组织20-24
• 1.3.1 研究内容20-21
• 1.3.2 技术路线21-22
• 1.3.3 论文组织22-24
• 第2章 高分辨率遥感影像分水岭分割概述24-31
• 2.1 沉浸分水岭图像分割法的原理24-25
• 2.2 沉浸分水岭分割算法25-26
• 2.3 分水岭分割过分割问题的解决策略26-27
• 2.4 处理过分割实验结果对比图27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 分水岭分割的并行化改造31-43
• 3.1 并行模式及数据分块31-34
• 3.1.1 本文使用的并行模式31
• 3.1.2 遥感影像数据划分方式31-34
• 3.2 OpenMP并行改造34-35
• 3.2.1 OpenMP介绍34
• 3.2.2 OpenMP编程模型34
• 3.2.3 分水岭分割算法的OpenMP改造34-35
• 3.3 MPI并行改造35-39
• 3.3.1 MPI简介35
• 3.3.2 MPI程序原理35-37
• 3.3.3 分水岭分割算法的MPI改造37-39
• 3.4 MPI+OpenMP并行改造39-42
• 3.4.1 MPI+OpenMP混合架构简介39
• 3.4.2 MPI+OpenMP混合架构原理39
• 3.4.3 MPI+OpenMP混合架构对分水岭分割算法的改造39-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 高分辨率遥感影像缝合策略43-48
• 4.1 缝合线的产生及影响43-44
• 4.2 常用缝合策略44-45
• 4.3 本文使用的缝合策略45-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 实验分析48-63
• 5.1 并行实验流程48-52
• 5.1.1 并行实验环境48-49
• 5.1.2 实验数据49-50
• 5.1.3 并行实验方案50-51
• 5.1.4 并行实验界面51-52
• 5.2 实验评价52-58
• 5.2.1 评价方法52
• 5.2.2 实验结果及分析52-58
• 5.3 缝合算法实验结果58-62
• 5.4 本章小结62-63
• 第6章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 有待深入之处63-65
• 参考文献65-71
• 致谢71-72

【引证文献】

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 赵锋;赵荣椿;;分裂-合并方法在图象分割、目标提取中的应用[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1998年

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本文编号：688549