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遥感图像预处理方法 

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申请/专利权人:中科星图股份有限公司

摘要:本发明提供了一种遥感图像预处理方法,包括:对输入的遥感图像进行正射校正的步骤和对正射校正后的图像进行Gram‑Schmidt融合的步骤,其中针对所述图像的每一个波段,在GPU上并行执行多个计算线程,所述图像包括单景低分辨率多光谱图像MSS和高分辨率单波段图像PAN。本发明基于CUDAComputeUnifiedDeviceArchitecture通用并行计算架构,利用GPU的并行处理能力进行遥感图像的预处理,并将处理中的正射校正和Gram‑Schmidt融合算法进行改进,实现了在GPU上的数千个线程上并行处理遥感图像,大幅提升了处理速度。

主权项:1.一种遥感图像预处理方法,其特征在于,包括:对输入的图像进行正射校正的步骤,其中,a、读取所述图像及对应的有理多项式参数RPC,将所述图像数据和RPC参数复制到显存;b、根据所述图像的横纵向像素数、地理转换系数及RPC参数计算出图像的经纬度范围、输出文件的横纵向像素数及地理转换系数,将所述地理转换系数复制到显存;c、读取数字高程模型DEM文件,将图像的经纬度范围内的DEM数据复制到显存;d、针对所述图像的每一个波段,根据所述输出文件的横纵向像素数,在GPU上并行执行正射校正多项式计算的多个线程,每个线程计算对应像素该波段的亮度值;对正射校正后的图像进行Gram-Schmidt融合的步骤,将计算量较大的中间数据保持在显存中,在最终融合输出前不与系统内存进行交换;计算量较低的中间数据选择不保存,后续需要时重新计算,其中,所述Gram-Schmidt融合是指根据正射校正后的高分辨率单波段图像PAN的横纵向像素数,在GPU上依次并行执行计算模拟单波段图像SPAN的线程、计算APAN的线程、计算波段协方差的线程和融合计算的线程,其中,所述SPAN为将MSS根据各波段的权重值加权进行平均,生成的模拟单波段图像,所述APAN为根据所述正射校正后的PAN和SPAN的均值和标准差对PAN中每个像素进行亮度修正之后的图像;具体步骤包括:e、通过正射校正后MSS和PAN的所述地理转换系数计算出两者之间像素坐标转换的多项式系数;f、根据正射校正后的PAN的横纵向像素数,在GPU上并行执行计算SPAN的多个线程,每个线程计算SPAN对应像素的像素值,通过规约操作和原子操作计算PAN和SPAN的像素值及其平方值之和,得到PAN和SPAN的均值和标准差;g、根据正射校正后的PAN的横纵向像素数,在GPU上并行执行计算APAN的多个线程,每个线程计算对应像素根据正射校正后的PAN和SPAN的均值和标准差修正之后的图像APAN的像素值;h、针对图像的每一个波段,根据正射校正后的PAN的横纵向像素数,在GPU上依次并行执行计算波段协方差的多个线程和融合计算的多个线程,输出该波段融合结果,其中,所述步骤h包括:h1、根据正射校正后的PAN的横纵向像素数,在GPU上并行执行计算波段协方差的多个线程,每个线程计算对应像素SPAN和APAN的协方差,通过规约操作和原子操作计算协方差之和,得到SPAN和APAN的转换系数;h2、根据正射校正后的PAN的横纵向像素数,在GPU上并行执行融合计算的多个线程,每个线程计算该像素最终融合结果,所述融合结果根据经双线性插值后对应MSS的灰度值,该像素SPAN和APAN的灰度值和转换系数计算得出;h3、输出该波段融合结果;所述图像包括单景低分辨率多光谱图像MSS和高分辨率单波段图像PAN。

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