均值漂移高分辨率遥感影像多尺度分割的集群实现

被引：9

作者：

吴炜 ^{[1
,2
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沈占锋 ^{[1
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骆剑承 ^{[1
]}

陈秋晓 ^{[3
]}

胡晓东 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所

[2] 中国科学院研究生院

[3] 浙江大学城市规划系

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 34期

关键词：

多尺度分割; 高分辨率影像; 效率分析; 均值漂移; 集群;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

多尺度分割是高分辨率遥感信息计算的重要基础,是高分辨率遥感影像图谱认知中"图"提取的关键技术。当前提出的多尺度分割方法普遍存在着占用内存大,耗费计算资源、计算时间长的缺点,并且这些问题随着遥感数据量的增大、算法的改进等进一步加剧。针对这种情况,根据当前集群计算技术的发展,以均值漂移的多尺度分割方法为例,实现了一种基于集群计算环境的多尺度分割算法,集中解决任务分配和结果回收以及数据并行的方式,统计了算法所消耗的时间,对其的效率进行了分析,通过实验说明了集群化对提高多尺度分割效率的有效性。

引用

页码：7 / 9+24 +24

页数：4

共 4 条

[1]

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法[J]. 郭建聪,李培军,肖晓柏.北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本). 2008(03)

[2] 基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究 [J].