Globus Toolkit平臺下遙感影像融合分布式并行處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著遙感技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展,多平臺、多種傳感器、多時相、多光譜、多角度和多種分辨率遙感影像數(shù)據(jù)正以驚人的數(shù)量快速涌來。然而由于各種遙感影像的成像原理和應(yīng)用目的不同,任何單一傳感器獲取的影像數(shù)據(jù)在幾何、光譜和空間分辨率等方面存在一定的局限和差異,圖像中包含的信息量都是有限的,很難滿足實際應(yīng)用需要。為解決這一問題,多傳感器影像數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)運而生。經(jīng)過圖像融合處理,可以把多種圖像傳感器對同一場景成像的多個圖像融合成一個新的圖像,融合圖像

2、有效地提高了圖像的可信度、可理解性,減少了圖像的模糊性,更有利于人的視覺或者計算機(jī)進(jìn)行檢測、分類、識別、理解等處理。圖像融合技術(shù)包含三個融合層次:像素級、特征級和決策級,本文主要針對像素級的圖像融合算法進(jìn)行了研究。文中首先分析了傳統(tǒng)融合算法的理論基礎(chǔ),結(jié)合實驗結(jié)果分析了各種算法的優(yōu)勢和局限,在此基礎(chǔ)上重點研究了基于IHS變換和小波變換的圖像融合方法,并且提出了一種結(jié)合小波變換和IHS變換的改進(jìn)融合算法；其次研究了融合圖像的質(zhì)量評價方法,

3、并對文中實現(xiàn)的各種算法實驗結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評價,實驗證明,文中提出的改進(jìn)方法有效地減少了融合結(jié)果的光譜扭曲程度,在提高了圖像空間分辨率的同時,更好的保留了多光譜圖像的光譜信息。
　　 海量遙感數(shù)據(jù)的方便、快速的獲取,使得圖像處理顯得日益重要,同時對圖像處理的精度及速度的要求也越來越高,這給圖像處理技術(shù)帶來了新的挑戰(zhàn)。遙感圖像處理是一個數(shù)據(jù)密集、計算密集的操作,傳統(tǒng)的單機(jī)模式已經(jīng)很難滿足圖像處理所需的數(shù)據(jù)存儲、傳輸、處理等能力,分布式

4、并行處理系統(tǒng)的出現(xiàn)為解決這一問題帶來了希望。該計算系統(tǒng)以其強大的計算能力,獨特的靈活性和低廉的成本,成為解決海量數(shù)據(jù)存儲、傳輸、分析和管理的有力保障。文中分析了傳統(tǒng)分布式并行系統(tǒng)存在的問題以及該系統(tǒng)在遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,提出了以Globus網(wǎng)格為分布式并行處理系統(tǒng)平臺,構(gòu)建適合遙感圖像數(shù)據(jù)處理的分布式并行系統(tǒng)。利用網(wǎng)格中間件實現(xiàn)資源動態(tài)監(jiān)測、屏蔽節(jié)點異構(gòu)、優(yōu)化資源選擇以及多機(jī)協(xié)同計算等功能。本文根據(jù) Globus Toolkit