本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)柵格數(shù)據(jù)矢量化并行方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：遙感圖像分類處理后的柵格數(shù)據(jù)向矢量數(shù)據(jù)的快速轉(zhuǎn)換是遙感和地理信息系統(tǒng)集成的關(guān)鍵技術(shù)之一。遙感圖像的空間分析結(jié)果通常需要轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),遙感圖像的專題信息也需要進(jìn)行矢量化表達(dá)。因此,柵格矢量化技術(shù)在國土資源、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的信息化建設(shè)中受到越來越多的關(guān)注。隨著對地觀測技術(shù)的快速發(fā)展,人類獲取地理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量呈幾何式增長,GIS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)規(guī)模也成倍增長。傳統(tǒng)的柵格數(shù)據(jù)矢量化算法已無法滿足現(xiàn)實(shí)的效率需求。因此,大型柵格數(shù)據(jù)的快速矢量化算法研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。近年來,并行計(jì)算技術(shù)迅速發(fā)展,其強(qiáng)大的計(jì)算資源為解決GIS中大型柵格數(shù)據(jù)的矢量化問題提供了動力。然而,國內(nèi)、外學(xué)者在柵格矢量化并行算法研究方面依然存在數(shù)據(jù)劃分方法單一,劃分后引起拓?fù)淦唇拥热秉c(diǎn),存在明顯的效率提升瓶頸。 鑒于此,本文對柵格數(shù)據(jù)矢量化串行算法進(jìn)行了深入研究,對算法進(jìn)行并行化分析。改進(jìn)傳統(tǒng)柵格矢量化算法,設(shè)計(jì)適用于并行處理的柵格矢量化方法。提出針對柵格矢量化過程的自適應(yīng)數(shù)據(jù)劃分方法,并據(jù)此設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了三種基于MPI分布式環(huán)境下中的柵格矢量化并行算法。最后,使用多組大型柵格數(shù)據(jù)對并行算法進(jìn)行測試分析。本文的主要研究工作如下： (1)深入研究經(jīng)典柵格數(shù)據(jù)矢量化串行算法的具體過程,分析各算法的并行化特點(diǎn)。結(jié)合兩種經(jīng)典算法的并行優(yōu)勢,研究以二值化思想改進(jìn)柵格矢量化串行方法,設(shè)計(jì)適用于并行處理的柵格矢量化串行算法。 (2)總結(jié)傳統(tǒng)柵格圖像數(shù)據(jù)劃分方法及其適用范圍,分析傳統(tǒng)劃分方法應(yīng)用柵格矢量化并行處理上的不足。研究柵格矢量化計(jì)算量與圖像復(fù)雜度的關(guān)系,探索在保證矢量多邊形數(shù)據(jù)完整性條件下的靜態(tài)劃分和動態(tài)劃分方法,提出了面向柵格矢量化的自適應(yīng)數(shù)據(jù)劃分方法。 (3)根據(jù)三種數(shù)據(jù)劃分方法和改進(jìn)的柵格矢量化算法,設(shè)計(jì)三種基于MPI的柵格矢量化的并行算法,并在集成開發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)柵格矢量化并行程序。在集群環(huán)境下測試并行程序,并對測試結(jié)果進(jìn)行分析。 研究結(jié)果表明：論文改進(jìn)的柵格矢量化方法相對傳統(tǒng)方法更適合于并行化處理。自適應(yīng)數(shù)據(jù)劃分方法能夠保證矢量多邊形完整性,使進(jìn)程間達(dá)到在一定程度的負(fù)載均衡,能夠顯著提升了柵格矢量化并行算法的效率,本文為提高柵格矢量化并行處理效率提供了一種可行的思路。
【關(guān)鍵詞】：柵格矢量化 并行算法 二值化 數(shù)據(jù)劃分 自適應(yīng) MPI
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP751;P208
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 圖表索引9-11
• Index of Figures and Tables11-13
• 第1章 引言13-27
• 1.1 選題背景13-17
• 1.2 研究進(jìn)展17-21
• 1.2.1 柵格數(shù)據(jù)矢量化算法17-19
• 1.2.2 柵格數(shù)據(jù)矢量化并行處理19-21
• 1.3 研究現(xiàn)狀評述21-22
• 1.4 研究內(nèi)容和技術(shù)路線22-24
• 1.4.1 研究內(nèi)容22-23
• 1.4.2 技術(shù)路線23-24
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)24-27
• 1.5.1 章節(jié)安排24-25
• 1.5.2 論文組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第2章 柵格矢量化算法并行化研究與改進(jìn)27-41
• 2.1 柵格矢量化一般過程27-28
• 2.2 柵格矢量化算法28-32
• 2.2.1 基于邊緣跟蹤的矢量化算法28-29
• 2.2.2 基于窗口匹配的矢量化算法29-30
• 2.2.3 基于拓?fù)潢P(guān)系的柵格矢量化算法30-32
• 2.3 柵格矢量化算法并行化分析32-33
• 2.4 柵格矢量化算法的改進(jìn)33-40
• 2.4.1 提取點(diǎn)集33-35
• 2.4.2 構(gòu)建含結(jié)點(diǎn)多邊形35-37
• 2.4.3 構(gòu)建中間點(diǎn)多邊形37-39
• 2.4.4 建立拓?fù)潢P(guān)系39-40
• 2.5 本章小結(jié)40-41
• 第3章 柵格矢量化自適應(yīng)數(shù)據(jù)劃分方法41-61
• 3.1 數(shù)據(jù)劃分原則41
• 3.2 傳統(tǒng)柵格數(shù)據(jù)劃分方法41-44
• 3.2.1 柵格數(shù)據(jù)的特點(diǎn)42
• 3.2.2 已有柵格數(shù)據(jù)劃分方法42-44
• 3.3 自適應(yīng)數(shù)據(jù)劃分方法44-59
• 3.3.1 粒度劃分與任務(wù)調(diào)度分析45-47
• 3.3.2 A-Q劃分方法47-53
• 3.3.3 資源分配方法53-55
• 3.3.4 動態(tài)劃分方法55-59
• 3.4 本章小結(jié)59-61
• 第4章 柵格矢量化并行算法的實(shí)現(xiàn)與測試61-73
• 4.1 整體設(shè)計(jì)61-62
• 4.2 開發(fā)工具62-63
• 4.3 實(shí)驗(yàn)平臺與設(shè)計(jì)63
• 4.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)63
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63-72
• 4.5.1 劃分效率驗(yàn)證63-64
• 4.5.2 正確性分析64-65
• 4.5.3 效率分析65-72
• 4.6 本章小結(jié)72-73
• 第5章 結(jié)論與展望73-75
• 5.1 研究結(jié)論73-74
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)74
• 5.3 展望74-75
• 附錄75-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 致謝85-86

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)柵格數(shù)據(jù)矢量化并行方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：303130