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文檔簡(jiǎn)介
1、光譜成像技術(shù)出現(xiàn)于二十世紀(jì)八十年代,該技術(shù)的問(wèn)世創(chuàng)新性地將物質(zhì)成分決定的光譜信息與反映物質(zhì)空間存在信息結(jié)合起來(lái),即對(duì)某一物體記錄其空間信息的同時(shí)賦予了物體獨(dú)特的光譜信息。后來(lái),人們利用這種技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)離目標(biāo)和非接觸目標(biāo)物體條件下的探測(cè),并進(jìn)行提取、判定、加工處理和分析應(yīng)用等,這就是所謂的遙感技術(shù)。隨著技術(shù)的進(jìn)步,短短幾十年內(nèi),遙感技術(shù)經(jīng)歷了多光譜遙感發(fā)展到了現(xiàn)在的高光譜遙感,與多光譜相比,高光譜遙感可以提供更加豐富光譜信息,其光譜分辨率也
2、較高,這就使得高光譜遙感具有了巨大的數(shù)據(jù)量,大大提高了后期數(shù)據(jù)處理的難度,尤其是在一些快速性要求較高的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)處理嚴(yán)重滯后。因此,如何加速數(shù)據(jù)運(yùn)算速度,提高算法的執(zhí)行效率,提高目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)效性是一個(gè)刻不容緩的問(wèn)題。
基于以上問(wèn)題,本文針對(duì)高光譜遙感目標(biāo)檢測(cè)算法效率問(wèn)題,提出一種將目標(biāo)檢測(cè)快速算法作用于GPU的并行處理方法;針對(duì)目標(biāo)匹配算法中稀疏系數(shù)求解較慢這一問(wèn)題,提出基于因果字典殘差更新的快速OMP算法,并實(shí)現(xiàn)了GPU數(shù)
3、據(jù)并行處理,針對(duì)KRX算法檢測(cè)效率不高的缺陷,提出采用核遞歸思想的異常目標(biāo)檢測(cè)算法。主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
首先,在實(shí)際應(yīng)用中,高光譜遙感信息快速處理要求較低的算法復(fù)雜度和高效的數(shù)據(jù)運(yùn)算。傳統(tǒng)的RX算法及其相關(guān)算法的效果并不理想,計(jì)算效率較低,本文對(duì)異常目標(biāo)快速檢測(cè)算法做了推導(dǎo),提出在GPU架構(gòu)下的并行處理方法,充分利用了GPU多運(yùn)算核心的優(yōu)勢(shì),通過(guò)CUDA編程實(shí)現(xiàn)了高光譜數(shù)據(jù)的加速計(jì)算,獲得了較高的加速比,基本可滿足一些
4、應(yīng)用對(duì)于快速處理的需求。
其次,稀疏理論逐漸應(yīng)用到高光譜目標(biāo)檢測(cè)算法,但稀疏系數(shù)求解速度較慢,針對(duì)這一問(wèn)題,提出基于因果字典殘差更新的快速OMP算法,通過(guò)應(yīng)用Hermitian引理避免了高維矩陣數(shù)據(jù)重復(fù)計(jì)算,為進(jìn)一步提高算法執(zhí)行效率,調(diào)用GPU大量線程并行計(jì)算,與串行算法相比,并行處理方法在效率上加速高達(dá)33.2倍,實(shí)現(xiàn)了快速處理。
最后,基于核機(jī)器學(xué)習(xí)的KRX算法能充分利用高光譜波段間的非線性光譜特性,在數(shù)據(jù)的光譜
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