【摘要】：隨著遙感平臺(tái)和傳感器的發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為遙感影像的基本特征,現(xiàn)階段數(shù)字正射影像生產(chǎn)的效率和自動(dòng)化水平難以滿足快速處理和應(yīng)急響應(yīng)需求。針對上述問題,論文圍繞遙感影像鑲嵌中的色彩一致性處理和鑲嵌線選取兩個(gè)瓶頸問題展開研究,旨在優(yōu)化遙感影像鑲嵌處理方法,提高遙感影像鑲嵌的質(zhì)量和效率,實(shí)現(xiàn)數(shù)字正射影像產(chǎn)品生產(chǎn)的自動(dòng)化、并行化和智能化。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有:1.闡述了正射影像鑲嵌的研究背景和意義,然后對單幅影像色彩一致性處理方法、多幅影像色彩一致性處理方法、鑲嵌線選取方法和遙感影像的并行處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀和存在的問題進(jìn)行了分析和總結(jié)。2.針對單幅影像內(nèi)色彩不一致問題,提出一種混合約束的變分Retinex方法,將影像的勻光問題轉(zhuǎn)換為變分模型的最優(yōu)解問題。根據(jù)影像自身先驗(yàn)信息,結(jié)合Retinex算法構(gòu)造變分能量模型,分別利用各向異性和各向同性全變分正則項(xiàng)對反射影像和光照影像進(jìn)行約束。然后,利用分裂Bregman方法將變分模型的求解問題分解為三個(gè)子問題分步迭代求解,提高模型的求解效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對多種類型的光照不均影像都能夠有效地校正,并且不會(huì)丟失紋理和細(xì)節(jié)信息,較好地保持影像的顏色和對比度,是一種有效且通用性強(qiáng)的遙感影像勻光方法,具有較強(qiáng)的實(shí)用性。3.針對區(qū)域范圍內(nèi)多幅影像之間的色彩不一致問題,提出一種基于分塊加權(quán)Wallis的勻色方法。根據(jù)變異系數(shù)對影像自適應(yīng)分塊,然后利用加權(quán)Wallis勻色法確定相鄰影像間的變換關(guān)系,并利用Voronoi圖和Dijkstra算法的方法確定兩兩影像的處理順序,整體控制區(qū)域內(nèi)影像的勻色質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法既能夠保證區(qū)域內(nèi)影像整體色彩一致,又可以有效地消除相鄰影像間的色彩差異和對比度差異。4.研究了正射影像鑲嵌中的鑲嵌線選取問題,提出一種基于改進(jìn)A*算法的啟發(fā)式鑲嵌線選取方法。首先,利用灰度和梯度信息計(jì)算重疊區(qū)域的差值影像,并利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對差值影像進(jìn)行優(yōu)化。其次,利用改進(jìn)的A*算法和金字塔分層搜索策略提高鑲嵌線選取的效率。然后,為了解決大區(qū)域范圍內(nèi)多張影像的鑲嵌處理問題,結(jié)合該方法和Voronoi圖提出一種鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)生成方法。最后,針對鑲嵌線為曲線的情況,采用基于模板的距離加權(quán)法解決鑲嵌線附近的色彩過渡問題,消除鑲嵌縫。通過多組對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的正確性和有效性,提升了鑲嵌線選取的效率和質(zhì)量。5.實(shí)現(xiàn)了基于GPU的多幅影像色彩一致性并行處理方法和鑲嵌線選取并行方法,對所提出的分塊加權(quán)Wallis勻色法的計(jì)算量和并行性進(jìn)行分析,研究了基于GPU的并行加速策略。將相互獨(dú)立且重復(fù)的密集計(jì)算任務(wù),如雙線性插值和Wallis變換映射到GPU的眾多線程中同時(shí)處理,達(dá)到并行加速的目的。對于耦合度較低的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算,采用歸約求和的方式進(jìn)行優(yōu)化,利用共享存儲(chǔ)器在每一個(gè)線程塊中進(jìn)行并行運(yùn)算。為了達(dá)到盡可能高的并行加速比,結(jié)合算法的自身特點(diǎn),從配置劃分、存儲(chǔ)器帶寬和指令吞吐量等方面進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于CPU的串行勻色算法相比,基于GPU的并行算法的最高加速比可以達(dá)到60倍以上。在提出的基于改進(jìn)的A*算法的鑲嵌線選取方法基礎(chǔ)上,結(jié)合GPU的特點(diǎn),調(diào)整處理步驟并設(shè)計(jì)相應(yīng)并行搜索算法,盡可能大地發(fā)揮GPU的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于CPU的串行鑲嵌線選取算法相比,GPU并行算法的最高加速比可以達(dá)到40倍以上。
【學(xué)位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237
【圖文】：

圖 1.1 Inpho 軟件手工編輯鑲嵌線界面大區(qū)域內(nèi)多條航帶影像進(jìn)行處理時(shí)，大多數(shù)方法依據(jù)測區(qū)內(nèi)已知的航線信息以及影像排列順序分步兩兩處理。對影像間色彩一致性處理而言，兩兩影像處理模式體考慮進(jìn)行質(zhì)量控制，只能消除相鄰影像間的色彩差異，無法保證區(qū)域范圍內(nèi)影色彩一致性。對影像鑲嵌而言，隨著影像數(shù)量的增加，兩兩影像處理模式會(huì)產(chǎn)生余數(shù)據(jù)，工作量也會(huì)成倍增長，影響處理效率，這顯然不能滿足各種應(yīng)用的需如何兼顧整體與局部的色彩一致性以及基于全局生成鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)以解決大范圍影質(zhì)量與效率，仍需進(jìn)一步研究。著輕小型無人飛行平臺(tái)的不斷發(fā)展，如圖 1.2 所示，遙感影像獲取周期大幅度縮分辨率明顯提升，導(dǎo)致影像數(shù)據(jù)量急劇增加。傳統(tǒng)的基于單機(jī)的串行數(shù)據(jù)處理流模式已極大地束縛了數(shù)字正射影像產(chǎn)品的生產(chǎn)效率，難以滿足海量遙感影像快速急響應(yīng)需求[2]。并行計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為這一問題的解決提供了可能，GPU計(jì)算性能高、功耗低、軟硬件架構(gòu)通用，與傳統(tǒng)的集群系統(tǒng)相比具有明顯的優(yōu)勢，在提高測率、降低成本等方面具有非常大的發(fā)展?jié)摿�。因此，研究基�?GPU 的高性能并嵌技術(shù)，對于提高數(shù)字正射影像產(chǎn)品是生產(chǎn)效率、提升我國的測繪生產(chǎn)水平和應(yīng)

(a) 固定翼無人機(jī) (b) 多旋翼無人機(jī)圖 1.2 典型的無人機(jī)飛行平臺(tái)1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀論文所研究的內(nèi)容主要包括遙感影像色彩一致性處理和鑲嵌線選取兩個(gè)方面，論文對近幾年這兩類問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行簡要介紹。1.2.1 單幅影像內(nèi)色彩一致性處理單幅影像的色彩一致性處理也稱勻光處理，主要是為了解決單幅影像內(nèi)部亮度分布均勻問題。目前常用的影像勻光方法可分為三類：統(tǒng)計(jì)信息法、數(shù)學(xué)模型法和頻率域?yàn)V法。統(tǒng)計(jì)信息法是利用影像的統(tǒng)計(jì)信息（如直方圖、均值和方差等）進(jìn)行勻光，Yegan等[3]利用直方圖均衡法，以累積分布函數(shù)為變換函數(shù)生成新的影像，擴(kuò)展原影像的動(dòng)態(tài)圍，增強(qiáng)影像的對比度。直方圖均衡法簡單實(shí)用，在此基礎(chǔ)上衍生出許多改進(jìn)方法，如

(b) Inpho 正射影像加速器 (c) DPGrid 的刀片式服務(wù)器系統(tǒng)圖 1.3 并行數(shù)字?jǐn)z影測量處理系統(tǒng)張劍清等[70][71]結(jié)合分布式并行計(jì)算技術(shù)，提出了一種無控制影像鑲嵌圖快速制作方法滿足了遙感影像快速處理和應(yīng)急響應(yīng)的需求。劉航冶[72]結(jié)合混合集群架構(gòu)，提出了基于非矩形影像劃分的并行 PIORA-NRD 算法，用于面陣影像的正射糾正。李勁澎[73]著眼于無人機(jī)影像的應(yīng)急快速處理，研究了基于刀片集群的特征匹配、影像融合重構(gòu)等計(jì)算量密集環(huán)節(jié)的并行加速處理技術(shù)。隨著 GPU 性能的提高，越來越多的科研人員將 GPU 技術(shù)應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)處理。楊靖宇[74]提出了一種基于 CUDA 的 SURF 特征匹配 GPU 細(xì)粒度并行處理方法，并采用分塊計(jì)算模式來隱藏全局存儲(chǔ)器的訪問延遲，提高 GPU 的并行加速效率。Wu[75]和 Choudhary[76等將大尺度光束法平差的方法移植于 GPU 上，分別用 CUDA 在 GPU 與 CPU 上混合實(shí)施并行工作求解稀疏光速法平差獲得了顯著地加速。閘旋[2]實(shí)現(xiàn)了一種基于 CUDA 的遙感圖像快速正射糾正算法，將正射糾正運(yùn)算中的重復(fù)性密集計(jì)算工作分配給 GPU 中的眾多線程同時(shí)處理。韓宇韜[47]針對 Mask 勻光法中占據(jù)大量時(shí)間開銷的傅立葉變換，利用 GPU 平[77]

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2761713