SAR圖像并行處理技術研究.pdf

1、由于合成孔徑雷達（SyntheticApertureRadar，SAR）成像技術的不斷進步，所生成SAR圖像數(shù)據(jù)量越來越大，其拼接處理所耗費的時間也急速增長。在國防軍事、災害預警等對實時性要求較高領域，傳統(tǒng)的SAR圖像串行拼接技術已經(jīng)無法適應實際應用需求。論文主要研究了通過機群并行計算的方法來實現(xiàn)SAR圖像的快速拼接，在保證處理效果的前提下，有效提高SAR圖像拼接的效率。論文主要研究內容如下：
　　首先，介紹了并行處理系統(tǒng)與SAR

2、圖像拼接技術各自的特點，并完成了機群并行系統(tǒng)平臺的安裝配置。研究了已有并行系統(tǒng)軟硬件的安裝配置，根據(jù)需要選取了適用本課題的軟硬件。包括機群系統(tǒng)節(jié)點機配置、MPI的安裝配置、OpenMP編程環(huán)境配置以及程序開發(fā)軟件平臺的配置等。
　　其次，在機群并行系統(tǒng)中采用主從通信模式，對包括噪聲去除和糾正不均勻光照在內的SAR圖像并行預處理工作進行了并行實現(xiàn)，其中預處理工作中分別采用了基于TV模型的相干斑噪聲抑制方法和基于同態(tài)濾波的圖像增強方法

3、。論文中分別對圖像大小為1M、4M和16M的SAR圖像在節(jié)點機數(shù)為2臺、4臺和8臺的機群環(huán)境中進行了并行預處理實現(xiàn)，并對并行處理效果進行了對比分析。對基于TV模型的相干斑噪聲抑制方法進行了OpenMP多線程并行改進，并分別在單機環(huán)境和4節(jié)點機機群環(huán)境中對不同大小SAR圖像進行了對比實驗。實驗表明，論文中并行方法能在一定程度上降低SAR圖像預處理的時耗，提高預處理效率。
　　再次，提出了一種基于改進SIFT算法的SAR圖像并行配準方

4、法，并結合OpenMP多線性并行編程實現(xiàn)了基于該配準方法的SAR圖像的并行特征提取。該方法針對SIFT算法的特點，采用在特征點檢測之后添加預篩選步驟來達到減少后續(xù)步驟處理數(shù)據(jù)量的目的，在不影響特征提取效果的同時有效的減少了特征提取的時間耗費。
　　最后，提出了一種基于分割的完全二叉樹模型，即在傳統(tǒng)完全二叉樹模型的基礎上增加圖像分割處理思想，并通過此模型實現(xiàn)了SAR圖像的并行拼接處理。與傳統(tǒng)并行處理的兩兩分組方法不同，論文方法采用3