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云计算环境下海量高光谱图像像素纯度指标算法的并行优化
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上传时间: 2021-03-20
详细说明:随着高光谱图像空间分辨率和光谱分辨率的逐渐提高,图像数据的大小越来越大,处理算法的复杂性也在不断提高,这对有效的大规模高光谱图像处理提出了巨大的挑战。云计算技术将计算任务分配到大量计算资源,以处理大型数据集,而不会限制单个计算机的内存和计算资源。本文首次提出了一种基于MapReduce编程模型的并行像素纯度指标(PPI)算法,用于分解大规模高光谱图像。根据高光谱图像的特点,描述了该算法的设计原理,阐述了PPI的主要云分解过程,并分析了串行和并行算法的时间复杂度。实验结果表明,在云上并行实施PPI算法可以有效地处理大高光谱数据并加速算法。 :copyright:2016光电仪器工程师协会(SPIE)。
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