适合遥感影像处理的网格计算环境研究

网格计算是近几年来发展迅速的一种网络资源共享模型,其目的是网络资源的完全共享。网格计算相对于传统的C／S及Web GIS来说,它在网络计算、数据处理、资源共享、任务协同等方面都有了进一步的发展。在适感影像处理与理解应用方面,由于涉及大量的网络计算及网络传输等耗时操作,应用网格计算思想进行适感图像处理就更有实际意义。结合网格计算的网络计算及资源共享的优势,设计并开发适合适感影像处理的网格计算环境及软件,是解决当前适感影像海量数据处理的有效途径之一,同时也是适感图像处理软件的一个发展趋势之一。本文结合实际研究成果,首先给出了基于网格计算思想的适感影像处理的设计流程,并对其具体实现技术进一步进行了讨论。在分析其在图像处理方面应用的基础上,对面向网络的智能化适感图像网格处理系统进行了分析与设计,并给出了其实现的一些关键技术。     

基于网格的遥感图像快速处理

海量遥感图像快速处理是遥感图像处理与分析的重要任务之一,它既是数据密集型,也是计算密集型的工作。针对海量遥感图像的快速处理问题,构建了基于网格计算的图像处理网格平台,开发了针对遥感图像处理的网格计算中间件,用于遥感图像的清晰化处理。应用结果表明,海量遥感图像处理计算效率得到大幅度提高,取得了满意的结果。     

用Web Services实现遥感图像分布式处理

随着遥感科学的发展,遥感图像的分布式处理的任务变得越来越迫切。该文以遥感图像分布式处理为主线,在分析了当前此方向的主要研究方法及WebServices的特点后,指出了应用WebServices技术实现遥感图像分布式处理的可行性,进而对应用WebServices技术实现遥感图像分布式处理的流程进行了设计,并针对某遥感图像的图像分割任务对其进行了实现。     

遥感图像复原网格处理*

在遥感图像应用中,为了满足海量数据快速处理和图像清晰化的需求, 设计了遥感图像复原网格平台的处理流程和框架,使用有约束去卷积算法对图像进行复原,采用块处理和Neumann边界条件解决了网格复原中的海量数据快速处理和边界效应等问题,并基于中间件技术开发了应用软件。实验结果表明,开发的遥感图像复原网格处理平台能极大地提高海量数据的处理效率并得到满意的复原结果。     

网格环境下基于服务的分布式查询处理机制研究

OGSA-DQP是一种用于网格环境、基于服务的分布式查询处理系统,实现了运行在不同平台的分布式数据密集型应用的高级数据访问与集成服务方法,为用户提供一致的虚拟关系数据视图和分布式数据查询支持。文章描述了其体系结构、分析了其查询和优化机制,并在不同条件下测试了查询性能,为寻找系统查询性能瓶颈、提高系统查询响应时间提供依据。     

新的分布式遥感图像分类器系统开发*

为实现分布式的遥感图像分类,达到计算的高性能,提出一种利用决策树SVM和网格技术实现遥感图像分类的解决方案。通过共享计算资源,将经预处理后的遥感数据切割成块并分别分配到网格计算节点进行并行计算。针对比例尺为1∶50 000的TM遥感图像的实验表明,此方案提高了分类效率,并为海量遥感数据的分类开辟了一条新的途径。     

网格环境下分布式SVM遥感图像分类器模型研究

为了充分利用网格技术分布式、高性能、协同共享的能力,设计了一种基于网格和支持向量机的分布式图像分类器模型,采用网格计算技术,统筹网络运算资源,结合支持向量机在有限样本统计分类中的优势,探索网格技术在图像分类中的应用。以对遥感图像目标物体的特征提取为例,实现基于分布式计算的图像分类过程,基于.net环境的实验结果表明,该模型提高了数据密集型图像分类速度和处理效率。     

基于注册服务的分布式并行遥感影像处理系统模型研究与实验

提出了一种基于注册服务的分布式并行遥感影像处理系统模型,利用注册机制实现各类资源的集成,实现系统的可扩展性,同时给出了该模型详细的逻辑框架和工作流程设计以及具体的关键技术实现。给出了OTSU分割算法在实验系统运行的实例。     

Distributed computing model for processing remotely sensed images based on grid computing

With advances in remote-sensing technology, the large volumes of data cannot be analyzed efficiently and rapidly, especially with arrival of high-resolution images. The development of image-processing technology is an urgent and complex problem for computer and geo-science experts. It involves, not only knowledge of remote sensing, but also of computing and networking. Remotely sensed images need to be processed rapidly and effectively in a distributed and parallel processing environment. Grid computing is a new form of distributed computing, providing an advanced computing and sharing model to solve large and computationally intensive problems. According to the basic principle of grid computing, we construct a distributed processing system for processing remotely sensed images. This paper focuses on the implementation of such a distributed computing and processing model based on the theory of grid computing. Firstly, problems in the field of remotely sensed image processing are analyzed. Then, the distributed (and parallel) computing model design, based on grid computing, is applied. Finally, implementation methods with middleware technology are discussed in detail. From a test analysis of our system, TARIES.NET, the whole image-processing system is evaluated, and the results show the feasibility of the model design and the efficiency of the remotely sensed image distributed and parallel processing system.     

基于遥感影像的居民地提取研究综述与展望

从遥感影像中提取居民地已有许多研究,但仍存在许多问题有待解决。针对与居民地提取相关的三个关键问题(居民地影像特征的定量描述、居民地遥感提取模型和提取结果的精度评价)的国内外研究现状分别进行了较全面地综述,介绍了具有代表性的方法,并对各种方法的特点进行了分析,最后对居民地提取的相关研究进行了展望。     

核独立成分分析在图像处理中的应用*

简要介绍了盲源分离技术和独立成分分析的基本思想.阐述和讨论了核函数和核独立成分分析(KICA)的基本原理,详细介绍了基于核典型相关性分析的核独立成分分析的基本算法.用KICA对一维混合信号的分离进行了模拟实验,目的是验证KICA的优越性能.之后通过实验分别讲述了KICA在自然图像和遥感影像处理的应用.最后指出了ICA所固有的分离结果的序号和幅度不确定性的问题.实验表明,KICA能够很好地分离混合图像,而且经处理的遥感影像能够更清晰地反映地表情况.     

基于小波变换一致性检测的遥感影像融合

通过分析一些经典遥感影像融合方法的不足, 提出了一种基于小波变换一致性检测的遥感影像融合方法。其基本思想是在基于局部方差融合方法的基础上,采用“多数”原则对各个像素的8个邻域进行一致性检测,并进行相应调整,以保持融合后的高频细节分量具有一致性。通过仿真实验以及相应评价指标的衡量证明了该方法在遥感影像融合方面的有效性和优越性。     

基于细分部分整体关系建立影像文件目录体系

面向海量遥感影像数据的管理,结合文件间的语义关系,构建面向空间数据检索应用的文件目录体系。该方法通过影像元数据概念语义关系集合运算及属性项的语义相似度计算构建部分与整体的语义映射关系,建立影像元数据概念层次关系,并构建目录体系,通过空间数据语义细化和空间对象融合、分割等过程完成影像数据集成。在此基础上,设计开发了影像元数据目录集成系统。结果表明:基于细分部分整体关系的数据集成方法能有效集成具有不同语义的影像数据集,实现了影像数据的高效共享和融合。     

基于云计算的医学图像检索系统

为了提高海量医学图像检索效率,提出一种基于云计算的医学图像检索系统。采用Brushlet变换和LBP算法提取医学示例图像的频域和空域特征,采用具有分布式、并行处理能力云计算将任务分配到各个工作节点共同完成医学图像检索,采用仿真实验对系统的性能进行测试。结果表明,相对于B/S单节点的医学图像检索系统,云计算的医学图像检索系统提高了图像检索速度和效率,尤其对于大规模医学图像检索优势更加明显。     

基于网格的分布式数据挖掘

针对分布式数据挖掘和网格计算的特点,本文详细分析了目前主流的几种网格体系结构,设计了一种基于开放网格服务架构的Web服务资源框架的分布式数据挖掘整体架构,通过应用描述了它们的具体数据挖掘流程。应用结果验证了该架构在网格环境下进行分布式数据挖掘的可行性和高效性。     

Distributed processing: a strategy for health care computing

Hospitals deal with large amounts of data, which need to be accesed by different internal departments, each with its own particular needs. When information is passed within a District Health Authority from hospital to hospital the situation is more complex. A network in a major London hospital with external links is described with particular emphasis on its evolution and the need for versatility with cost effectiveness. Future plans are also discussed.     

基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。