基于GPU的高光譜圖像混合像元分解并行優(yōu)化研究的開題報告

基于GPU的高光譜圖像混合像元分解并行優(yōu)化研究的開題報告一、研究背景及意義高光譜圖像是一種將整個可見光譜范圍劃分為數(shù)百甚至數(shù)千個窄波段的圖像，從而獲得的一個非常詳細(xì)的光譜信息。因此，高光譜圖像在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、礦產(chǎn)資源勘探、環(huán)境監(jiān)測和國防等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。然而，由于高光譜圖像包含的波段數(shù)量非常多，因此在對高光譜圖像進(jìn)行分析和處理時，會面臨著象元混合問題——即每個像素點(diǎn)由多種地物類型混合組成。為了解決這一問題，研究人員提出了多種算法，其中混合像元分解（MNF）算法是一種比較有效的處理方法。該算法可以將混合的像元分解為多個不同的光譜成分，從而使得對高光譜圖像的分析、處理和分類變得更加準(zhǔn)確和可靠。近年來，隨著GPU（圖形處理器）的發(fā)展和普及，越來越多的研究開始使用GPU來加速高光譜圖像的處理和分析。由于GPU具有高并行計算能力，可以同時處理大量數(shù)據(jù)，因此可以大幅提高M(jìn)NF算法的運(yùn)行效率，并且減少算法的耗時。因此，本研究旨在設(shè)計一種基于GPU的高光譜圖像混合像元分解并行優(yōu)化方法，以提高M(jìn)NF算法的計算速度和效率。二、研究內(nèi)容和研究方法本研究的研究內(nèi)容如下：1.研究MNF算法的原理和流程，以及GPU并行計算的原理和方法。2.基于CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）平臺，設(shè)計并實現(xiàn)基于GPU的MNF算法并行優(yōu)化方法，優(yōu)化MNF算法的計算速度和效率。3.對比分析CPU和GPU下MNF算法的運(yùn)行速度，驗證GPU加速后的優(yōu)勢。4.實驗驗證優(yōu)化方法的可行性和有效性，并且在多個數(shù)據(jù)集上展示優(yōu)化后的算法的可靠性和性能。本研究的研究方法主要包括以下步驟：1.研究高光譜圖像的象元混合問題，混合像元分解算法的原理和流程。2.研究GPU并行計算的原理和方法，CUDA編程技術(shù)的基本知識。3.基于CUDA平臺，設(shè)計并實現(xiàn)基于GPU的MNF算法并行優(yōu)化方法，優(yōu)化算法的計算速度和效率。4.通過性能測試和對比分析，評估算法的性能和效果，驗證優(yōu)化方法的可行性和有效性。三、研究預(yù)期成果本研究主要的預(yù)期成果如下：1.設(shè)計并實現(xiàn)一種基于GPU的高光譜圖像混合像元分解并行優(yōu)化方法，可以大幅提高M(jìn)NF算法的運(yùn)行效率。2.通過性能測試和對比分析，證明GPU加速對MNF算法的運(yùn)行速度和效率具有顯著的優(yōu)勢。3.在多個數(shù)據(jù)集上展示優(yōu)化后的算法的可靠性和性能。四、研究進(jìn)度安排1.2021年9月~2021年12月：進(jìn)行高光譜圖像混合像元分解算法的原理和流程研究，GPU并行計算的基本理論和CUDA編程技術(shù)的學(xué)習(xí)和掌握。2.2022年1月~2022年4月：基于CUDA平臺，設(shè)計并實現(xiàn)基于GPU的MNF算法并行優(yōu)化方法。3.2022年5月~2022年7月：對MNF算法進(jìn)行性能測試和對比分析，評估算法的性能和效果，驗證優(yōu)化方法的可行性和有效性。4.2022年8月~2022年9月：完成畢業(yè)論文的撰寫和整理，準(zhǔn)備答辯。五、參考文獻(xiàn)1.何勇,劉琳,洪曉令.基于GPU的高光譜圖像MNF算法加速實現(xiàn)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2016,31(4):605-609.2.邵秉光,魏振宇,孫理莉,等.面向海洋遙感的高光譜圖像多元分離并行計算方法研究與實現(xiàn)[J].海洋科學(xué),2016,40(12):34-41.