四川师范大学学报（自然科学版）
四川師範大學學報（自然科學版）
사천사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
3期
476-479
,共4页
高光谱遥感%MNF变换%图形处理单元%并行计算
高光譜遙感%MNF變換%圖形處理單元%併行計算
고광보요감%MNF변환%도형처리단원%병행계산
最小噪声分离变换(MNF)是高光谱遥感影像分类中特征提取和去除噪声的有效方法.MNF算法涉及大量的矩阵运算,在实际工程的海量数据处理中存在计算时间长的问题.在分析MNF算法原理的基础上,运用图形处理单元(CPU)并行框架对该算法进行优化,并通过不同大小的高光谱遥感数据进行计算和分析.结果表明,随着影像数据量的递增,采用并行计算方式的提速比呈明显上升趋势,说明GPU并行方式对于计算密集型的大数据量处理具有良好的提速效果,为解决海量高光谱遥感数据处理速度慢的问遂提供了思路.
最小譟聲分離變換(MNF)是高光譜遙感影像分類中特徵提取和去除譟聲的有效方法.MNF算法涉及大量的矩陣運算,在實際工程的海量數據處理中存在計算時間長的問題.在分析MNF算法原理的基礎上,運用圖形處理單元(CPU)併行框架對該算法進行優化,併通過不同大小的高光譜遙感數據進行計算和分析.結果錶明,隨著影像數據量的遞增,採用併行計算方式的提速比呈明顯上升趨勢,說明GPU併行方式對于計算密集型的大數據量處理具有良好的提速效果,為解決海量高光譜遙感數據處理速度慢的問遂提供瞭思路.
최소조성분리변환(MNF)시고광보요감영상분류중특정제취화거제조성적유효방법.MNF산법섭급대량적구진운산,재실제공정적해량수거처리중존재계산시간장적문제.재분석MNF산법원리적기출상,운용도형처리단원(CPU)병행광가대해산법진행우화,병통과불동대소적고광보요감수거진행계산화분석.결과표명,수착영상수거량적체증,채용병행계산방식적제속비정명현상승추세,설명GPU병행방식대우계산밀집형적대수거량처리구유량호적제속효과,위해결해량고광보요감수거처리속도만적문수제공료사로.
