發(fā)布時間：2020-07-25 11:56

【摘要】：隨著科技發(fā)展,空間數(shù)據(jù)獲取手段越來越豐富,測繪數(shù)據(jù)類型越來越多,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,如何快速、實時地處理海量數(shù)據(jù)成為測繪領(lǐng)域當前的研究熱點。多核多處理器計算機是人類解決大規(guī)�？茖W計算的有力工具。隨著并行技術(shù)不斷發(fā)展,與并行計算機配套的并行系統(tǒng)、并行編程環(huán)境、并行處理算法等也日趨完善。其中,消息傳遞接口MPI(Message Passing Interface)作為并行計算領(lǐng)域消息傳遞編程模型的代表,已被廣泛應用到各個學科及領(lǐng)域中。本文將MPI并行技術(shù)應用到測繪數(shù)據(jù)處理中,主要從以下3個方向具體展開研究:(a)物理大地測量學領(lǐng)域的格網(wǎng)重力場元并行計算;(b)攝影測量與遙感學領(lǐng)域的影像分塊并行匹配;(c)激光點云領(lǐng)域的多幅點云數(shù)據(jù)并行配準。本文主要研究工作如下:(1)介紹了并行計算機體系,比較了消息傳遞、共享存儲和數(shù)據(jù)并行三種并行編程環(huán)境,分析了MPI并行模式,總結(jié)了MPI常用調(diào)用接口的通信模式、功能特點和適用范圍。(2)針對球諧綜合法計算大規(guī)模格網(wǎng)重力場元耗時長問題,首先分析了求解地球重力場元的球諧綜合計算公式,引入數(shù)組預存再調(diào)用方法來避免傳統(tǒng)算法中對cosm?、sinm?及勒讓德函數(shù)的遞推系數(shù)的重復計算問題,再結(jié)合MPI并行技術(shù)來提高計算效率,并分別在DELL服務器和天河二號超算上進行了測試。實驗結(jié)果表明,MPI并行技術(shù)能大幅度提高計算效率,大大減少計算耗時;系數(shù)預存再調(diào)用的方式在性能一般的服務器上,可顯著提高計算效率,但在計算性能優(yōu)異的超算平臺上反而會拖慢計算速度。(3)SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)算法匹配精度高,但實時性較差。本文利用MPI對圖像進行分塊并行處理,并針對圖像分塊匹配產(chǎn)生的裂縫問題,提出采用圖像重疊分割并行處理。SIFT算法主要可分為兩部分:特征提取和特征匹配,其中特征提取耗時占整個算法耗時的大部分,而特征匹配耗時占比較小�；谶@個特點,實驗設置了兩個并行方案:并行方案1并行提取特征,再收集特征進行串行匹配;并行方案2并行提取特征后,將其中1幅圖像的特征收集并廣播給所有進程,實現(xiàn)了特征并行匹配。實驗結(jié)果表明,利用MPI對圖像進行分塊并行處理可顯著加快SIFT匹配速度;方案2的通信時間開銷要多于方案1,但特征匹配耗時減少,整體效率比方案1更優(yōu)。(4)點云精確配準一般采用ICP(Iterative Closest Point)算法,利用ICP算法對多幅點云進行逐對配準時,處理時間較長。本文引入分局變換矩陣作為過渡矩陣,通過MPI將一系列點云進行分段并行處理。實驗結(jié)果表明,利用MPI對多幅點云進行分段處理可顯著加快配準速度,減少執(zhí)行時間;文本類型點云讀取慢,利用MPI對多幅點云并行讀取可大幅度減少耗時。
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：P208;TP274
【圖文】：

圖 3-1 緯度分塊并行計算Fig.3-1 Latitude block parallel computing用分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲模式，隨著進程數(shù) P 增加，各耗用倍增，尤其是方案 3 耗用內(nèi)存較多，在一定程度優(yōu)方案組合，遂對方案 1~3 均進行并行分析。由于三文以方案 3 為例進行說明，其并行算法偽代碼描述如 ,& ; / * * /_ _ _ ,& ; / * _ _ _ ,&(; / * , co);/s n*s; /inm nm nmargc argv MPI size MPI COMM WORLD numProcs n rank MPI COMM WORLD ID IDnumProcms Nml 初始化進程總數(shù)進程標識號 從預存 、 、 、 、為分配給每個進程的 * /% ; / * * /0 1;0; / * * /1 * ;t numProcs RemNl Nlg BeyongnumProcs Beyong Nl numProcs nlat 緯度帶總數(shù)為未被分配的緯度帶總數(shù)為分配緯度帶總數(shù)超出實際緯度帶部分

2G G ( x, y , k ) G ( x, y, )Gk 2 2G ( x, y , k ) G ( x, y , ) ( k 1) G塔構(gòu)建如圖 4-1 所示，由圖可知，高斯金字塔由多組(Oct層(Interval)組成，高斯金字塔中每張圖像的尺度空間可由0( , ) 2 [0, 1], [0, 1]o s o s k o O s S 斯金字塔組數(shù)，S 為一組圖像包含的層數(shù)，( o, s )表示圖像初始尺度。在同一組內(nèi)，每層圖像的大小一樣（即長與寬不一樣；后一組的第一層圖像是由前一組倒數(shù)第三層圖像組的第一層圖像和前一組倒數(shù)第三層圖像的尺度空間一樣3 1 00 02 2o S ok k 得：132Sk 。

圖 4-2 高斯差分金字塔的生成Fig.4-2 The generation of DoG pyramid特征點檢測與定位DOG 尺度空間搜索極值點時，需要將每一個候選點與當前圖像中 8 個個尺度圖像各 9 個鄰點共 26 個鄰點相比較，如圖 4-3 所示，若該點，則將其選為特征點。

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本文編號：2769798