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文檔簡介
1、圖像作為客觀世界能量或狀態(tài)的可視化形式,為人們認(rèn)知和改造客觀世界提供了豐富的信息。而圖像配準(zhǔn)和圖像拼接作為圖像處理的基本問題之一,在虛擬現(xiàn)實、地質(zhì)勘測、醫(yī)學(xué)影像、氣象預(yù)測、應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。
圖形處理器GPU將更多的晶體管用作執(zhí)行單元,計算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的中央處理器CPU。目前,GPU技術(shù)已經(jīng)廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)理統(tǒng)計、圖像語音識別、基因工程、全球氣候準(zhǔn)確預(yù)報等領(lǐng)域,同時也為遙感影像的快速處理提供了一種新的解決
2、方案。
針對當(dāng)前影像配準(zhǔn)和拼接計算中存在問題,本文在分析當(dāng)前影像配準(zhǔn)和拼接技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合CUDA并行計算技術(shù),重點研究了大尺寸高分辨率遙感影像配準(zhǔn)方法以及航空影像的在線實時拼接方法。本文的主要研究內(nèi)容包括:
(1)大尺寸遙感影像配準(zhǔn)。針對傳統(tǒng)遙感影像配準(zhǔn)方法難以適應(yīng)于大尺寸高分辨率遙感影像配準(zhǔn)的問題,本文提出一種由粗到精的配準(zhǔn)控制點匹配方法;在此基礎(chǔ)上,采用小面元微分糾正方法實現(xiàn)大尺寸影像的高精度糾正,并采用一種
3、自適應(yīng)的掃描線填充算法來計算每個糾正像素所在的三角形;本文通過分析配準(zhǔn)中各個步驟的計算瓶頸問題,利用CUDA并行計算技術(shù)對控制點匹配和影像糾正兩個階段進(jìn)行了加速。通過IKONOS全色影像、Geoeye全色影像和多光譜影像、ZY-3衛(wèi)星影像等實驗表明,本文方法可以取得較高的配準(zhǔn)精度,且利用GPU加速算法獲得了較高的加速比。
(2)航空影像實時在線拼接。針對航空影像在線實時拼接的計算瓶頸,本文提出了一種基于CPU與GPU協(xié)同處理的
4、在線拼接方法?;赑OS數(shù)據(jù),在CPU端計算原始影像與糾正影像之間的單應(yīng)變換關(guān)系,然后利用GPU并行計算實現(xiàn)影像的糾正過程;由于航空影像間具有較大重疊度,因此本文提出一種自適應(yīng)的拼接方法,即通過計算后續(xù)影像的重疊度以判斷當(dāng)前影像是否需要拼接,大大了減少冗余計算;同時本文利用兩臺計算機(jī)進(jìn)行了模擬實驗,其中一臺作為模擬相機(jī)拍攝影像,往處理機(jī)器上傳輸影像。實驗結(jié)果表明,該方法基本實現(xiàn)了航空影像的在線實時拼接,且拼接結(jié)果滿足為災(zāi)害、突發(fā)情況的實
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