影像重采样GPU并行实现及瓦片缓存策略优化研究

发布时间：2024-02-19 14:02

　　随着遥感技术的日臻完善,使得遥感影像的数据量正呈现几何级数的倍率增长,遥感影像数据也逐渐成为空间数据更新的主要来源。同时,随着网络技术的日臻成熟,通过网络实现遥感影像的数据共享已经成为现实,遥感影像数据的共享领域也从专业应用转向了公众生活。但是,影像数据的高效共享目前面临着数据资源的组织管理以及互联网络的带宽限制等问题。因此,对空间数据的组织管理与网络传输的预取缓存技术等的研究,是实现影像数据高效共享的关键。本文在深入剖析空间数据组织管理与网络传输相关技术的基础上,以遥感影像数据的有效组织管理和快速访问为目标,从遥感影像的分层分块和遥感影像瓦片的网络传输等方面展开研究工作,具体研究内容如下:(1)高效的数据组织管理——遥感影像数据的快速分层、合理分块本文利用遥感影像的细节纹理特征,发展了一种考虑影像区域特征的分层采样插值算法。该算法采用阈值判断的方法,根据影像数据的区域细节特征分割为平滑区域和复杂区域,并对应设计不同的插值公式,使本文算法同时具有较高的插值精度和计算效率。然后利用遥感影像数据处理的天然“可并行性”,引入了 GPU加速技术,有效地提高了插值算法的计算速度,实现了遥感影像的...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．］经典插值算法示意图??

双三次插值算法又称三阶插值，它是将待插值点邻域为４ｘ４的１６个像素点作??为参考点，取十六个点的像素值在水平、垂直方向上的三阶插值结果作为待插值点??的像素值Ｄｖ。如图２．１（ｃ）所示，计算公式为：??，（尸）＝Ｚ?Ｓ?／０■，Ｊ）?＊?妒（Ｘ，＞〇??＂＝１?－ｖ＝１?（２．４....

图２．４实验影像数据示意图??

?３４８９．１０?３４８５．１０?３４８３．２０??为了更加直观的表现插值后影像的均方差差异，本文继续将统计结果转化为??柱状图，如图２．５所示：??２７２０．００?０?°?３５００．００?ａ?口??翅?２７１０．００?ｍ?翅３４９０．００?答三?同??ｍ?ｇ?１１?１１??５？....

图２．５插值后影像的均方差柱状图??１６??

＿圍??（ａ）?ＧＦ１?ｆｌ＞）?Ｉ．Ｓ８??图２．４实验影像数据示意图??２．３．３质量对比??本文选取传统插值算法中精度较高的双三次插值算法与本文算法进行比较，??分别对实验影像进行缩放倍率为０．５、０．２５和０．１２５的重采样处理，并对插值后影??像的客观质量进行分析比较，....

图２．６插值后影像的峰值信噪比柱状图??验，

＿圍??（ａ）?ＧＦ１?ｆｌ＞）?Ｉ．Ｓ８??图２．４实验影像数据示意图??２．３．３质量对比??本文选取传统插值算法中精度较高的双三次插值算法与本文算法进行比较，??分别对实验影像进行缩放倍率为０．５、０．２５和０．１２５的重采样处理，并对插值后影??像的客观质量进行分析比较，....

本文编号：3902806