【摘 要】
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相对于可见光和多光谱相机,高光谱成像光谱仪能够获取更加丰富的场景光谱信息,待测地物更加细微的光谱属性得到应用,广泛应用于遥感、军事、农业、医学、环境监测等诸多领域。然而,根据高光谱图像的逐像素多频带特性和频带间数据冗余,在分类器中原始数据的处理会带来巨大的计算开销,这不仅影响分类的准确性,而且给图像处理的实时性带来压力,尤其是在无人机等移动平台上的应用。因此,有效的特征提取与高性能计算是用于高光谱
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相对于可见光和多光谱相机,高光谱成像光谱仪能够获取更加丰富的场景光谱信息,待测地物更加细微的光谱属性得到应用,广泛应用于遥感、军事、农业、医学、环境监测等诸多领域。然而,根据高光谱图像的逐像素多频带特性和频带间数据冗余,在分类器中原始数据的处理会带来巨大的计算开销,这不仅影响分类的准确性,而且给图像处理的实时性带来压力,尤其是在无人机等移动平台上的应用。因此,有效的特征提取与高性能计算是用于高光谱图像处理与应用的重要技术。本文改进了多像素信息的噪声估计方法,提出新的联合空域-谱域的高光谱图像特征提取方法,来达到更好的噪声估计与图像分类的准确率。此外,利用CPU-GPU异构计算平台对特征提取算法进行并行优化以满足实时性需求,并给出机载实验。本文主要研究工作以及创新点如下。1.研究改进的空间光谱维去相关方法对噪声的估计,从而提升噪声计算的准确性,进而得到更加精确的噪声分数,并提出新的选取规则来确定维度数,提高噪声自适应主成分变换的效果。2.我们根据上述部分数据降维后的结果,研究再联合空间域特征提取的方法,由于高光谱图像的空间混合像元较严重,所以在每一个“子空间”中利用最近邻算法构造每一个“子空间”的特征矩阵,对每一个像素点计算,达到空域-谱域的联合特征提取的效果,对现有公开的高光谱图像数据集进行测试,做到与其他算法相比具有优越性。3.基于CPU-GPU平台实现了上述改进算法的并行优化。优化过程主要包含两个方面:（1）分析算法计算过程,将并行程度高、耗时大的部分在GPU端计算,而将剩余的部分在CPU端计算;（2）对GPU端代码进行优化,充分发挥GPU的存储层次结构特点,提高临时数据的读写效率。最后,建立了完整的无人机光电平台,使用NVIDIA Jetson Xavier完成了算法的移植,飞行实验再次验证了算法的有效性和实用性,还提供了宝贵的经验和实际意义。
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