基于GPU的遥感影像SAM分类算法并行化研究

本文简要介绍了并行图像处理的基本模式;对GPU的并行性和流式编程模型进行了分析,提出了GPU并行图像处理的基本流程,并对数据加载、计算结果反馈保存等关键技术问题进行了论述;实现了光谱角匹配(SAM)算法的GPU并行化,最后通过实验验证了该技术方法的有效性。     

基于车载激光扫描数据的窗户提取与重建技术

借鉴投影点密度的思想,提出了一套从车载激光扫描数据中提取和重建窗户的方案。首先,将建筑物立面点云投影到立面平面,通过建立不规则三角网(TIN),比较三角形边长来提取窗户边缘点。然后根据边缘点的分布建立格网,计算格网内的投影点密度,分类出代表窗户区域的子块并对同一窗户内的子块进行聚类。将得到的窗户在立面平面上的二维坐标代入立面平面方程,并结合窗户的厚度进行解算得到窗户立体模型各角点的三维坐标。最后利用方案对建筑物立面点云数据进行了具体处理并给出了窗户的提取和三维重建的效果。     

遥感影像正射纠正的GPU-CPU协同处理研究

提出了一种基于CUDA的遥感影像正射纠正GPU-CPU协同处理方法,以实现重采样操作的GPU细粒度并行化。根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置优化技术提高warp占有率,利用共享存储器优化减少对效率低下的全局存储器中坐标变换系数的重复访问,通过纹理存储器代替全局存储器优化对原始影像数据的访问。实验结果表明,并行算法能够充分发挥GPU的并行处理能力,利用GeForce 9500 GT显卡,对大小为6 000像素×6 000像素的全色影像进行多项式纠正对比实验,最邻近灰度内插重采样和双线性灰度内插重采样的最终加速比分别能够达到8倍和10倍以上。     

车载测量系统几何标定的探讨

文章针对移动车载测量系统的各项系统误差来源进行了分析,建立了相机畸变模型,以地面高精度三维控制场为依托对各项系统误差(相机畸变、GPS偏心矢量、IMU视准轴偏心角)进行了标定,并对标定后系统的直接定位绝对精度进行了评估。实验证明,系统几何标定之后具有较高的直接定位绝对精度,能够满足移动测量的需求。整个标定方案对于其他移动测量系统也具有一定的借鉴意义。     

基于暗原色先验的单幅雾天降质图像复原方法

恶劣的气象条件是制约遥感数据获取的重要因素之一。 首先引入“暗原色先验”作为约束条件用以获取场景深度和大气条件等参数,并基于雾天成像模型,设计单幅影像的去雾处理流程;然后针对其中大气透射率内插优化过程计算量巨大的实际问题,采用小波变换技术对原始影像进行预处理,将原来弥漫在整幅影像空间的低频薄雾信息集中到一个非常小的图像块内进行复原处理,大大降低了计算量,提高了处理效率;最后,利用多幅黄山地区的航空遥感影像进行试验,结果表明该方法能够快速、有效的去除薄雾影响。     

地理信息服务平台集群部署方法简

以地理信息的大众化服务为目标,通过部署地理信息服务器集群实现了负载均衡,解决了单台服务器在面向大用户量并发访问时的性能瓶颈,并以Nginx、GeoServer等软件为基础搭建的面向300个用户并发量的地理信息服务平台验证了其有效性.     

基于模板阴影体原理的3维矢量数据绘制算法

提出了一种基于模板阴影体原理的3维矢量数据绘制算法,实现了矢量数据在虚拟地形场景中的实时高质量叠加绘制。算法由矢量多面体创建、模板缓存掩模图像生成和矢量数据绘制3部分组成。理论和实践表明,该方案是一种具有像素级精度的基于屏幕空间的算法。它不仅能够有效克服基于纹理的矢量绘制方法所产生的走样现象,而且与地形数据的复杂度无关,因而具有较高的执行效率。     

基于微分形态学断面的遥感影像分割方法

介绍形态学测地重建与开闭重建运算,提出基于微分形态学断面的影像分割方法。首先生成原始影像的微分形态学断面影像,然后比较得到像点的微分断面特征,最后以微分断面特征为基础实现影像分割。以IKONOS卫星影像为例,该方法能够有效地分割噪声严重、反差较低的遥感影像,同时在保持物体的形状、大小信息等方面具有优势。     

基于可编程图形硬件的遥感影像并行处理研究

通过对遥感影像处理算法中并行特性的分析,利用可编程图形处理器GPU的并行流处理特性和灵活的可编程性,实现基于GPU的遥感影像并行处理,在保证影像处理质量的前提下,大大提高了处理速度,能够满足一定情况下影像实时处理的要求。     

LAS Version 2.0数据格式解析

利用表格分析的方式,对比激光雷达系统(LIDAR)标准文件格式LAS version 2.0与旧版本verison1.1之间的异同,分析2.0版本的新特性,便于对LAS格式的理解和应用。新的定义标准更加适应LIDAR硬件间的通用性,给予用户更多的扩展空间,为LIDAR系统的应用提供高质量的文件交换基础。