遥感图像处理算法并行化研究及实现的开题报告.docx
文本预览下载声明
遥感图像处理算法并行化研究及实现的开题报告
一、选题背景与意义：
随着遥感技术的不断发展，获取到的遥感图像数据量越来越大，需要进行高效的处理与分析才能得到有意义的结果。遥感图像处理涉及到很多复杂的算法，如图像分割、特征提取、分类等，这些算法需要消耗大量的计算资源和时间，传统的串行处理方式已经很难满足大规模遥感图像数据的处理需求。因此，采用并行计算方法对遥感图像处理算法进行优化，能够提高处理速度和效果，对于遥感图像应用领域具有重要的意义和实用价值。
二、研究内容：
本文将研究如何对遥感图像处理算法进行并行化改进，探讨如何实现高效的并行计算框架。具体研究内容包括以下几个方面：
1. 研究遥感图像处理算法中的瓶颈问题，确定需要进行并行化优化的算法。
2. 探究并行算法的核心技术，如多线程、MPI、GPU等，并分析各种技术的适用场景。
3. 设计实现基于并行计算框架的遥感图像处理算法，并进行性能测试和评估。
4. 比较并分析串行处理和并行处理的效果，探究如何选择最优的算法和并行化方案。
三、研究方法：
本研究将采用以下方法进行：
1. 文献调研和分析，了解当前遥感图像处理算法的发展状况和应用情况，挖掘并行计算框架在遥感图像处理中的应用方向。
2. 研究遥感图像处理算法中的瓶颈问题，分析其复杂度、计算模型和并行化难点。
3. 探究并行算法的核心技术和实现方式，设计并实现适合遥感图像处理的并行计算框架。
4. 对比并分析串行处理和并行处理的效果，评估并发现最优的算法和并行化方法。
四、预期成果及应用价值：
本研究将实现基于并行计算框架的遥感图像处理算法，具体实现效果和预期成果如下：
1. 实现了基于多线程、MPI和GPU等并行技术的遥感图像处理算法，并对其性能进行了测试和评估，验证了并行化的效果和优化效果。
2. 对比并分析串行处理和并行处理的效果，发现目前最优的算法和并行化方案，为今后的研究和应用提供了有价值的参考。
3. 实现的并行化算法将能够有效地提高遥感图像处理的效能和效率，为相关领域的科学研究和应用提供有力支持。
五、工作计划：
研究时间：2021年9月至2022年6月
1. 第一阶段（2021年9月至2021年12月）：进行文献调研和分析，研究遥感图像处理算法中的瓶颈问题和并行计算技术。
2. 第二阶段（2022年1月至2022年3月）：设计并实现适合遥感图像处理的并行计算框架。
3. 第三阶段（2022年4月至2022年6月）：对比并分析串行处理和并行处理的效果，评估并发现最优的算法和并行化方法。
4. 第四阶段（2022年6月）：完成论文撰写和答辩。
六、参考文献：
1. 王强. 遥感图像分类算法优化与并行化研究[D].武汉:武汉理工大学, 2018.
2. 郭仲曾，孔令文. 面向大规模遥感图像处理的并行算法研究[C]. 2019国际计算机会议论文集, 2019.
3. 王天亮. 基于并行计算的高分辨率遥感图像分类算法[D].成都:成都理工大学, 2019.
4. 孙琳琳. 高精度国土遥感大数据的并行处理算法研究[D].南京:南京信息工程大学, 2017.
显示全部