[發明專利]基于CPU+GPU的遙感影像多尺度異構并行分割方法

無效

• 申請號: 201310686365.X
• 申請日: 2013-12-16
• 公開（公告）號: CN103617626A
• 公開（公告）日: 2014-03-05
• 發明（設計）人: 殷強
• 申請（專利權）人: 武漢獅圖空間信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T1/20
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 張瑾

技術領域

本發明涉及一種遙感影像并行分割方法，尤其涉及一種基于CPU+GPU異構平臺采用區域增長算法實現的遙感多尺度并行分割的方法。

背景技術

當前遙感影像空間分辨率和光譜分辨率變得越來越高，同時遙感影像獲取能力遠遠大于影像的處理能力，急需對耗時較多的影像處理算法進行徹底改進。影像分割是面向對象的遙感影像信息提取中一個重要的步驟，其分割速度直接影響到信息提取的效率。常規串行分割算法受CPU頻率的限制，效率低下；多核CPU平臺下的并行分割算法受CPU架構和核心數量的影響，處理速度依然存在很大的提升空間。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出一種基于CPU+GPU的遙感影像多尺度異構并行分割方法，包括以下步驟：

步驟001，讀取等待分割的原始遙感影像，獲取影像基礎信息和基本統計信息，同時獲取運行計算機硬件CPU+GPU的計算性能信息；

步驟002，設置分割參數；

步驟003，根據步驟001所獲取的信息和步驟002所設置的分割參數制定最優的分割策略；

步驟004，實現第一層并行計算架構：將影像分割為若干大小均等的影像塊，并將未處理的影像塊加載到CPU內存中，將未分割的影像塊加載到GPU顯存中，并啟動CPU和GPU的分割線程，實現影像塊之間的并行分割；

步驟005，實現第二層并行計算架構：將影像塊內的每一個像元看成一個獨立的對象，每個分割線程對應的處理一個像元，在不斷的迭代分割過程中，符合區域增長條件的對象被合并成一個對象；

步驟006，當對象的數量不會再產生變化時，則當前影像塊分割完畢，將GPU顯存中分割結果傳送到CPU內存，并將CPU內存中的結果保存到文件中，同時啟動下一個影像塊的分割；

步驟007，重復步驟005、步驟006和步驟007，直到所有影像塊分割完畢；

步驟008，對影像塊結果后處理；

步驟009，將所有影像塊的結果進行合并，并對影像對象進行統一的編號，CPU獲取每個對象的信息，并將所有信息保存為對應的結果文件。

進一步地，在步驟002中，用戶可以設置影像分割時的計算機硬件資源配置，若用戶放棄設置，則分割過程將會使用計算機最大的可利用資源。

進一步地，在步驟008中包括檢測影像塊邊界是否存在影像對象不匹配的情形，若存在，則對不匹配的影像對象的區域進行二次分割，即執行步驟005、步驟006和步驟007。

特別地，步驟003中所述的分割策略包括任務分配策略、內存分配策略、線程劃分策略，所述最優的分割策略的制定方法包括：將數據加載、線程調度、邏輯控制任務交由CPU處理，并行分割任務交由多核CPU和GPU同時處理；動態分配一塊能保存一個影像塊的全部數據以及它對應的分割輔助信息數據的內存或顯存；在存儲空間允許的條件下，將影像塊設置最大；減少數據在CPU和GPU之間PCI-E通道的傳輸次數和傳輸量；將分割線程最大程度的細化。

特別地，在步驟005包括：

步驟501，將影像塊內的每一個像元初始化為一個對象，計算每一個對象的屬性信息，所述屬性信息包括對象光譜特征信息、空間特征信息、相鄰對象的信息；?

步驟502，計算每個像元的四個相鄰方向上的對象的編號，按照規定的順序將相鄰對象的編號保存在大小為4的數組中，當某一方向不存在相鄰對象時用0表示，影像的編號從1開始；

步驟503，統計每個對象與相鄰對象的異質度，找到具有最小異質度的相鄰對象，當該最小異質度小于分割尺寸時，將具有該最小異質度的相鄰對象作為最佳相鄰對象，否則將最佳相鄰對象的編號賦值為0；

步驟504，將所有最佳相鄰對象的編號大于0的對象進行增長，合并當前對象和最佳相鄰對象，包括將最佳相鄰對象的編號修改為當前對象的編號以及計算合并后新對象的屬性并替換當前對象的屬性信息；

步驟505，計算每個像元的四個相鄰方向上是否存在其他對象，只要存在一個或一個以上的其他對象，則當前像元點為邊界點。

特別地，在步驟501中，每個像元要保存每個像元點的四個相鄰方向的對象編號、當前點是否為邊界點以及此對象內下一個像元點的位置索引信息。

特別地，在步驟503中，所述異質度的計算公式為：