遙感圖象復原與超分辨并行處理系統(tǒng)設計技術研究.pdf

1、遙感圖象在成像過程中，會受到模糊、噪聲和云霧等因素的干擾，使圖象質量退化，細節(jié)丟失，分辨率降低。同時，由模數(A/D)變換過程中欠采樣所引起的頻率混疊，會使圖象高頻信息丟失，產生頻譜畸變，從而進一步降低圖象的分辨率。圖象復原與超分辨的任務就是盡最大可能地消除由這些因素所引起的圖象質量退化，提高其清晰度、對比度和分辨率。本文在不改變成像系統(tǒng)硬件條件的情況下，力圖通過地面處理的方法對遙感圖象復原與超分辨并行系統(tǒng)設計及其算法實現(xiàn)技術進行創(chuàng)新性

2、研究，探索能夠快速高效地提高遙感圖象分辨率的新技術。
　　遙感圖象復原與超分辨并行系統(tǒng)設計及其算法研究的內容主要分為硬件和軟件兩個部分，其中硬件部分包括體系結構的選擇和硬件系統(tǒng)的構建，軟件部分包括并行算法模型的建立、并行算法的實現(xiàn)及其性能優(yōu)化。
　　目前，并行技術的應用已遍布圖象處理的各個領域，但其本身尚存在許多未解決的難題，如系統(tǒng)底層硬件差異大、代價高，算法標準不統(tǒng)一、移植性差等，阻礙了其應用和發(fā)展。對圖象并行體系結構的研

3、究是并行算法設計的基礎，可實現(xiàn)算法到結構的最優(yōu)轉換。本文結合具體的算法和應用，對多種基于計算機和DSP的圖象并行處理系統(tǒng)進行詳細的分析、分類和對比，指出通用化和結構融合是圖象并行處理系統(tǒng)發(fā)展的趨勢，通用系統(tǒng)目前主要基于DSP和機群兩種體系結構。其中，DSP適合于小規(guī)模圖象并行處理的快速響應，而機群則適合于海量大尺度遙感數據的實時處理。在此基礎上，利用圖象復原與超分辨算法在兩種結構上進行了實驗分析和規(guī)模預測，結果表明采用DSP結構設計的硬

4、件系統(tǒng)規(guī)模太大而難以進行管理和應用，因此選擇機群作為系統(tǒng)實現(xiàn)結構。
　　在基于機群的系統(tǒng)結構基礎上，結合圖象復原與超分辨算法的特點，可將圖象復原與超分辨的并行硬件系統(tǒng)設計為由胖節(jié)點、Infiniband交換機和光纖磁盤陣列等設備組成的SMP機群系統(tǒng)。在該系統(tǒng)上，采用基于細粒度并行化的OpenMP與MPI相結合的混合編程模型，可以充分發(fā)揮OpenMP節(jié)點內細粒度并行和MPI節(jié)點間粗粒度并行的綜合優(yōu)勢，獲得較好的并行性能。本文隨后建立

5、該系統(tǒng)性能模型的表達式，給出處理器個數和系統(tǒng)加速比、效率之間的關系。對該模型的深入分析表明，處理器數目的增加存在限制，若超出該值，由此帶來的通信開銷的急劇增大將掩蓋新加入處理器的貢獻，反而會使系統(tǒng)性能降低。
　　并行處理技術發(fā)展的現(xiàn)狀是軟件遠遠滯后于硬件，因此對圖象復原與超分辨并行算法實現(xiàn)技術的研究具有重大意義。本文通過對并行算法設計中影響其性能的負載、通信和I/O三大因素進行深入研究，建立表征通信代價的數學模型。根據該模型，對固

6、有通信、附加通信、開銷、延遲和沖突等產生的機理進行了討論，指出合并通信是一個很好的優(yōu)化策略，它能在提高通信性能的同時有效避免競爭和沖突。然后，根據I/O系統(tǒng)的結構，建立對應的抽象層次模型，給出各層的優(yōu)化策略。最后根據圖象復原與超分辨并行算法的特點，對其域分解方法進行研究，建立一種基于PPCTS結構的并行算法模型。
　　在已建立的遙感圖象域分解方法和基于PPCTS算法模型的基礎上，可進行圖象復原與超分辨并行算法的設計。在圖象復原部分

7、，本文提出一種基于PDE的并行擴散去噪算法，而在圖象超分辨部分，則提出一種頻域擴展與補償并行超分辨算法。其中，基于二階PDE的并行擴散去噪算法是建立在對PDE去噪相關理論和并行化技術深入研究的基礎上，主要用來快速去除遙感圖象中廣泛存在的高斯白噪聲和泊松噪聲，實驗結果表明該算法能夠在濾除噪聲的同時保護圖象的邊緣，其處理效果好、速度快，能夠滿足實時應用的需求。而頻域擴展與補償并行超分辨算法能夠快速地解開頻率混疊，進一步提高圖象的分辨率，它在