基于cpu+gpu的遙感影像多尺度異構(gòu)并行分割方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種針對(duì)遙感影像多尺度分割的高效的影像分割方法，包括讀取待分割的原始遙感影像信息、設(shè)置分割參數(shù)和制定最優(yōu)分割策略的CPU分割開始控制階段；然后采用兩層并行計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行分割：第一層是基于影像塊之間的粗粒度并行架構(gòu)，解決存儲(chǔ)空間的限制并保證了CPU和GPU之間的負(fù)載均衡；第二層是基于像元的細(xì)粒度并行架構(gòu)，保證了CPU和GPU內(nèi)部的負(fù)載均衡；最后是CPU保存結(jié)果階段。該方法具有分割速度快、分割精度好、支持多種分割參數(shù)設(shè)置、支持超大遙感影像的分割、支持多種分割結(jié)果導(dǎo)出等多種優(yōu)點(diǎn)。
【專利說明】基于CPU+GPU的遙感影像多尺度異構(gòu)并行分割方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種遙感影像并行分割方法，尤其涉及一種基于CPU+GPU異構(gòu)平臺(tái)采用區(qū)域增長算法實(shí)現(xiàn)的遙感多尺度并行分割的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]當(dāng)前遙感影像空間分辨率和光譜分辨率變得越來越高，同時(shí)遙感影像獲取能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于影像的處理能力，急需對(duì)耗時(shí)較多的影像處理算法進(jìn)行徹底改進(jìn)。影像分割是面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取中一個(gè)重要的步驟，其分割速度直接影響到信息提取的效率。常規(guī)串行分割算法受CPU頻率的限制，效率低下；多核CPU平臺(tái)下的并行分割算法受CPU架構(gòu)和核心數(shù)量的影響，處理速度依然存在很大的提升空間。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]為了解決上述問題，本發(fā)明提出一種基于CPU+GPU的遙感影像多尺度異構(gòu)并行分割方法，包括以下步驟:
步驟001，讀取等待分割的原始遙感影像，獲取影像基礎(chǔ)信息和基本統(tǒng)計(jì)信息，同時(shí)獲取運(yùn)行計(jì)算機(jī)硬件CPU+GPU的計(jì)算性能信息；
步驟002，設(shè)置分割參數(shù)；
步驟003，根據(jù)步驟001所獲取的信息和步驟002所設(shè)置的分割參數(shù)制定最優(yōu)的分割策
略；
步驟004，實(shí)現(xiàn)第一層并行計(jì)算架構(gòu):將影像分割為若干大小均等的影像塊，并將未處理的影像塊加載到CPU內(nèi)存中，將未分割的影像塊加載到GPU顯存中，并啟動(dòng)CPU和GPU的分割線程，實(shí)現(xiàn)影像塊之間的并行分割；
步驟005，實(shí)現(xiàn)第二層并行計(jì)算架構(gòu):將影像塊內(nèi)的每一個(gè)像元看成一個(gè)獨(dú)立的對(duì)象，每個(gè)分割線程對(duì)應(yīng)的處理一個(gè)像元，在不斷的迭代分割過程中，符合區(qū)域增長條件的對(duì)象被合并成一個(gè)對(duì)象；
步驟006，當(dāng)對(duì)象的數(shù)量不會(huì)再產(chǎn)生變化時(shí)，則當(dāng)前影像塊分割完畢，將GPU顯存中分割結(jié)果傳送到CPU內(nèi)存，并將CPU內(nèi)存中的結(jié)果保存到文件中，同時(shí)啟動(dòng)下一個(gè)影像塊的分割;
步驟007，重復(fù)步驟005、步驟006和步驟007，直到所有影像塊分割完畢；
步驟008，對(duì)影像塊結(jié)果后處理；
步驟009，將所有影像塊的結(jié)果進(jìn)行合并，并對(duì)影像對(duì)象進(jìn)行統(tǒng)一的編號(hào)，CPU獲取每個(gè)對(duì)象的信息，并將所有信息保存為對(duì)應(yīng)的結(jié)果文件。
[0004]進(jìn)一步地，在步驟002中，用戶可以設(shè)置影像分割時(shí)的計(jì)算機(jī)硬件資源配置，若用戶放棄設(shè)置，則分割過程將會(huì)使用計(jì)算機(jī)最大的可利用資源。
[0005]進(jìn)一步地，在步驟008中包括檢測影像塊邊界是否存在影像對(duì)象不匹配的情形，若存在，則對(duì)不匹配的影像對(duì)象的區(qū)域進(jìn)行二次分割，即執(zhí)行步驟005、步驟006和步驟007。
[0006]特別地，步驟003中所述的分割策略包括任務(wù)分配策略、內(nèi)存分配策略、線程劃分策略，所述最優(yōu)的分割策略的制定方法包括:將數(shù)據(jù)加載、線程調(diào)度、邏輯控制任務(wù)交由CPU處理，并行分割任務(wù)交由多核CPU和GPU同時(shí)處理；動(dòng)態(tài)分配一塊能保存一個(gè)影像塊的全部數(shù)據(jù)以及它對(duì)應(yīng)的分割輔助信息數(shù)據(jù)的內(nèi)存或顯存；在存儲(chǔ)空間允許的條件下，將影像塊設(shè)置最大；減少數(shù)據(jù)在CPU和GPU之間PC1-E通道的傳輸次數(shù)和傳輸量；將分割線程最大程度的細(xì)化。
[0007]特別地，在步驟005包括:
步驟501，將影像塊內(nèi)的每一個(gè)像元初始化為一個(gè)對(duì)象，計(jì)算每一個(gè)對(duì)象的屬性信息，所述屬性信息包括對(duì)象光譜特征信息、空間特征信息、相鄰對(duì)象的信息；
步驟502，計(jì)算每個(gè)像元的四個(gè)相鄰方向上的對(duì)象的編號(hào)，按照規(guī)定的順序?qū)⑾噜弻?duì)象的編號(hào)保存在大小為4的數(shù)組中，當(dāng)某一方向不存在相鄰對(duì)象時(shí)用O表示，影像的編號(hào)從I開始；
步驟503，統(tǒng)計(jì)每個(gè)對(duì)象與相鄰對(duì)象的異質(zhì)度，找到具有最小異質(zhì)度的相鄰對(duì)象，當(dāng)該最小異質(zhì)度小于分割尺寸時(shí)，將具有該最小異質(zhì)度的相鄰對(duì)象作為最佳相鄰對(duì)象，否則將最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)賦值為O ;
步驟504，將所有最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)大于O的對(duì)象進(jìn)行增長，合并當(dāng)前對(duì)象和最佳相鄰對(duì)象，包括將最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)修改為當(dāng)前對(duì)象的編號(hào)以及計(jì)算合并后新對(duì)象的屬性并替換當(dāng)前對(duì)象的屬性信息；
步驟505，計(jì)算每個(gè)像元的四個(gè)相鄰方向上是否存在其他對(duì)象，只要存在一個(gè)或一個(gè)以上的其他對(duì)象，則當(dāng)前像元點(diǎn)為邊界點(diǎn)。
[0008]特別地，在步驟501中，每個(gè)像元要保存每個(gè)像元點(diǎn)的四個(gè)相鄰方向的對(duì)象編號(hào)、當(dāng)前點(diǎn)是否為邊界點(diǎn)以及此對(duì)象內(nèi)下一個(gè)像元點(diǎn)的位置索引信息。
[0009]特別地，在步驟503中，所述異質(zhì)度的計(jì)算公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于CPU+GPU的遙感影像多尺度異構(gòu)并行分割方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟001，讀取等待分割的原始遙感影像，獲取影像基礎(chǔ)信息和基本統(tǒng)計(jì)信息，同時(shí)獲取運(yùn)行計(jì)算機(jī)硬件CPU+GPU的計(jì)算性能信息； 步驟002，設(shè)置分割參數(shù)； 步驟003，根據(jù)步驟001所獲取的信息和步驟002所設(shè)置的分割參數(shù)制定最優(yōu)的分割策略； 步驟004，實(shí)現(xiàn)第一層并行計(jì)算架構(gòu):將影像分割為若干大小均等的影像塊，并將未處理的影像塊加載到CPU內(nèi)存中，將未分割的影像塊加載到GPU顯存中，并啟動(dòng)CPU和GPU的分割線程，實(shí)現(xiàn)影像塊之間的并行分割； 步驟005，實(shí)現(xiàn)第二層并行計(jì)算架構(gòu):將影像塊內(nèi)的每一個(gè)像元看成一個(gè)獨(dú)立的對(duì)象，每個(gè)分割線程對(duì)應(yīng)的處理一個(gè)像元，在不斷的迭代分割過程中，符合區(qū)域增長條件的對(duì)象被合并成一個(gè)對(duì)象； 步驟006，當(dāng)對(duì)象的數(shù)量不會(huì)再產(chǎn)生變化時(shí)，則當(dāng)前影像塊分割完畢，將GPU顯存中分割結(jié)果傳送到CPU內(nèi)存，并將CPU內(nèi)存中的結(jié)果保存到文件中，同時(shí)啟動(dòng)下一個(gè)影像塊的分割; 步驟007，重復(fù)步驟005、步驟006和步驟007，直到所有影像塊分割完畢； 步驟008，對(duì)影像塊結(jié)果后 處理； 步驟009，將所有影像塊的結(jié)果進(jìn)行合并，并對(duì)影像對(duì)象進(jìn)行統(tǒng)一的編號(hào)，CPU獲取每個(gè)對(duì)象的信息，并將所有信息保存為對(duì)應(yīng)的結(jié)果文件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟002中，用戶可以設(shè)置影像分割時(shí)的計(jì)算機(jī)硬件資源配置，若用戶放棄設(shè)置，則分割過程將會(huì)使用計(jì)算機(jī)最大的可利用資源。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟008中包括檢測影像塊邊界是否存在影像對(duì)象不匹配的情形，若存在，則對(duì)不匹配的影像對(duì)象的區(qū)域進(jìn)行二次分割，即執(zhí)行步驟005、步驟006和步驟007。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟003中所述的分割策略包括任務(wù)分配策略、內(nèi)存分配策略、線程劃分策略，所述最優(yōu)的分割策略的制定方法包括:將數(shù)據(jù)加載、線程調(diào)度、邏輯控制任務(wù)交由CPU處理，并行分割任務(wù)交由多核CPU和GPU同時(shí)處理；動(dòng)態(tài)分配一塊能保存一個(gè)影像塊的全部數(shù)據(jù)以及它對(duì)應(yīng)的分割輔助信息數(shù)據(jù)的內(nèi)存或顯存；在存儲(chǔ)空間允許的條件下，將影像塊設(shè)置最大；減少數(shù)據(jù)在CPU和GPU之間PC1-E通道的傳輸次數(shù)和傳輸量；將分割線程最大程度的細(xì)化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟005包括: 步驟501，將影像塊內(nèi)的每一個(gè)像元初始化為一個(gè)對(duì)象，計(jì)算每一個(gè)對(duì)象的屬性信息，所述屬性信息包括對(duì)象光譜特征信息、空間特征信息、相鄰對(duì)象的信息； 步驟502，計(jì)算每個(gè)像元的四個(gè)相鄰方向上的對(duì)象的編號(hào)，按照規(guī)定的順序?qū)⑾噜弻?duì)象的編號(hào)保存在大小為4的數(shù)組中，當(dāng)某一方向不存在相鄰對(duì)象時(shí)用O表示，影像的編號(hào)從I開始； 步驟503，統(tǒng)計(jì)每個(gè)對(duì)象與相鄰對(duì)象的異質(zhì)度，找到具有最小異質(zhì)度的相鄰對(duì)象，當(dāng)該最小異質(zhì)度小于分割尺寸時(shí)，將具有該最小異質(zhì)度的相鄰對(duì)象作為最佳相鄰對(duì)象，否則將最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)賦值為O ; 步驟504，將所有最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)大于O的對(duì)象進(jìn)行增長，合并當(dāng)前對(duì)象和最佳相鄰對(duì)象，包括將最佳相鄰對(duì)象的編號(hào)修改為當(dāng)前對(duì)象的編號(hào)以及計(jì)算合并后新對(duì)象的屬性并替換當(dāng)前對(duì)象的屬性信息； 步驟505，計(jì)算每個(gè)像元的四個(gè)相鄰方向上是否存在其他對(duì)象，只要存在一個(gè)或一個(gè)以上的其他對(duì)象，則當(dāng)前像元點(diǎn)為邊界點(diǎn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在步驟501中，每個(gè)像元要保存每個(gè)像元點(diǎn)的四個(gè)相鄰方向的對(duì)象編號(hào)、當(dāng)前點(diǎn)是否為邊界點(diǎn)以及此對(duì)象內(nèi)下一個(gè)像元點(diǎn)的位置索引信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在步驟503中，所述異質(zhì)度的計(jì)算公式為:
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟005還包括步驟506，設(shè)計(jì)GPU網(wǎng)格與塊的尺寸與維度，包括:讓每個(gè)GPU塊中的分割線程數(shù)量是32的整數(shù)倍，在確定GPU塊的尺寸后，按照分割的影像的大小確定GPU網(wǎng)格的尺寸，其計(jì)算公式為:
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟002中，所述分割參數(shù)包括:各個(gè)分割尺度、波段權(quán)值、形狀權(quán)值和光譜權(quán)值、分割模式、光滑度權(quán)值和緊致度權(quán)值。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法采用GPU異步操作方法，包括步驟004中GPU分割線程的異步啟動(dòng)以及步驟006中GPU分割結(jié)果回傳至CPU的異步傳送。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103617626SQ201310686365
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年12月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月16日
【發(fā)明者】殷強(qiáng) 申請人:武漢獅圖空間信息技術(shù)有限公司