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结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法  
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【英文篇名】 The Parallel Decorrelation Stretching with Multiple Decomposition Tactics for Remotely Sensed Imagery
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 杨景辉; 张继贤;
【英文作者】 YANG Jinghui; ZHANG Jixian; School of Resource and Environmental Sciences; Wuhan University; Chinese Academy of Surveying and Mapping;
【作者单位】 武汉大学资源与环境科学学院; 中国测绘科学研究院;
【文献出处】 武汉大学学报(信息科学版) , Geomatics and Information Science of Wuhan University, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 遥感影像; 去相关拉伸; 并行计算;
【英文关键词】 remotely sensed imagery; decorrelation stretching; parallel computing;
【摘要】 提出了一种结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法,该方法根据不同步骤的特点采用不同任务分解策略:计算波段统计信息采用按波段进行任务分解,计算协方差矩阵采用按波段对进行任务分解,进行线性变换采用按数据块进行任务分解,实现了全过程的并行处理。在两台分别安装Windows 7和Linux操作系统的多核计算机下进行了OMIS机载高光谱影像和ASTER卫星影像的去相关拉伸并行处理实验,通过合理配置CPU核数和磁盘系统等,常用的12~16核计算机可取得最高约8倍的整体加速比。同时分析了影响整体加速性能的因素,给出了多核计算机用于遥感影像去相关拉伸并行处理的使用建议。
【英文摘要】 This paper presents a parallel processing method of decorrelation stretching with multiple decomposition tactics for remotely sensed imagery.The method adopts different decomposition tactics for different steps in the whole procedure with band-based decomposition in the statistics of image bands,twin-band-based decomposition in the computation of the covariance matrix,and tile-based decomposition in the linear transformation.The whole procedure is parallelized.The parallel experiments of decorrelation stret...
【基金】 国家自然科学基金(40901229); 国家863计划(2011AA120401)~~
【更新日期】 2016-02-22
【分类号】 P237
【正文快照】 去相关拉伸能增强色彩饱和度[1,2],减少波段间的相关性,广泛应用于专题信息制图、影像分类和解译判读等。去相关拉伸技术一般先经过一个主成分变换(principal component transforma-tion,PCT)之后,将变换后的变量进行对比度拉伸,然后再通过主成分反变换转换成原数据空间[2]。因

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