高性能遥感图像融合算法研究与实现

【摘要】：遥感图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其它信息的处理过程。它着重于把那些在空间或时间上冗余或是互补的多源数据,按一定的规则进行运算处理,获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息,生成一幅新的空间、波谱、时间特征的合成图像。随着传感器、遥感平台等相关技术的发展,遥感信息获取途径越来越多,信息的样式也是多种多样,通过遥感手段获得的数据量也随之急剧增长。与此同时,许多应用领域对遥感图像处理速度的要求也越来越高。显然,传统的单处理器串行融合处理算法已经无法满足这样的运算需求。并行就是解决这一问题的重要技术手段。因此研究遥感图像融合的并行算法,将大大提高融合处理效率,具有广阔的应用前景。 本文针对上述需求,重点针对三类典型的遥感图像融合并行算法展开了较为深入的研究和实践工作。本文的主要研究工作和贡献如下: 1.从三类融合算法中各选择了几种典型的融合算法进行研究,对这些算法的并行化加以研究和实现,同时使用真实的遥感图像对这些并行算法进行正确性验证和性能分析。 2.并行图像融合算法的性能优化,并将并行融合算法集成到遥感图像并行处理系统中。性能优化主要是改进算法的通信和融合结果回写的方式,减少通信时间,提高加速比和并行效率,减少I/O时间占程序总运行时间的比例。 3.能效兼顾的融合算法评价体系研究。本文深入分析现有的基于统计量或基于信息量的各项指标对评价结果的影响,在现有的融合算法评价标准中增加性能因素,提出能够合理反映融合质量和计算效率的定量的综合评价模型,建立能效兼顾且易于量化的新的融合算法评价体系。