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一种突出构造信息的多光谱遥感变换方法
被引量：
5
1
作者
王钦军
蔺启忠
+2 位作者
黎明晓
魏永明
王黎明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1950-1953,共4页
为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色...
为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色合成并输出结果。利用新疆哈图地区的ETM数据进行构造增强的效果表明,该方法不仅丰富了遥感图像的颜色、拉大了不同类地物间的色彩差异,为提取不同类地物信息提供了一条有效的途径,而且还有力增强了宏观构造、凸现了小构造和肠状构造,为展现研究区构造格局、建立遥感找矿模式提供了一套行之有效的方法。
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关键词
构造
多光谱
主成分分析
最大噪声变换
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职称材料
基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化
被引量：
3
2
作者
周海芳
高畅
方民权
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期147-156,共10页
为实现高光谱影像数据快速降维,基于nVidia的图像处理单元(graphic processing unit,GPU)研究最大噪声分数变换(Maximum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)降维算法的并行设计与优化,通过对加速热点并行优化,择优整合,设计并实现基...
为实现高光谱影像数据快速降维,基于nVidia的图像处理单元(graphic processing unit,GPU)研究最大噪声分数变换(Maximum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)降维算法的并行设计与优化,通过对加速热点并行优化,择优整合,设计并实现基于CUBLAS(CUDA Basic Linear Algebra Subprograms)库的MNF-L(MNF-on-Library)算法和基于CPU/GPU异构系统的MNF-C(MNF-on-CUDA)算法.实验结果显示MNF-L算法加速11.5~60.6倍不等,MNF-C算法加速效果最好,加速46.5~92.9倍不等.研究结果表明了GPU在高光谱影像线性降维领域的巨大优势.
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关键词
图像处理单元
GPU性能优化
高光谱影像降维
最大噪声
分数
变换
协方差矩阵计算
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职称材料
题名
一种突出构造信息的多光谱遥感变换方法
被引量：
5
1
作者
王钦军
蔺启忠
黎明晓
魏永明
王黎明
机构
中国科学院对地观测与数字地球科学中心
中国地震台网中心
中国科学院遥感应用研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1950-1953,共4页
基金
国家自然科学基金项目(40701107/D0118)
国家"305"项目(2006BA07B00)
中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目联合资助
文摘
为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色合成并输出结果。利用新疆哈图地区的ETM数据进行构造增强的效果表明,该方法不仅丰富了遥感图像的颜色、拉大了不同类地物间的色彩差异,为提取不同类地物信息提供了一条有效的途径,而且还有力增强了宏观构造、凸现了小构造和肠状构造,为展现研究区构造格局、建立遥感找矿模式提供了一套行之有效的方法。
关键词
构造
多光谱
主成分分析
最大噪声变换
Keywords
Structure
Multispectral remote sensing
Principal component analysis
Maximum noise fraction transformation
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化
被引量：
3
2
作者
周海芳
高畅
方民权
机构
国防科学技术大学计算机学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期147-156,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272146)
国防科学技术大学优秀研究生创新资助项目(B151101)~~
文摘
为实现高光谱影像数据快速降维,基于nVidia的图像处理单元(graphic processing unit,GPU)研究最大噪声分数变换(Maximum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)降维算法的并行设计与优化,通过对加速热点并行优化,择优整合,设计并实现基于CUBLAS(CUDA Basic Linear Algebra Subprograms)库的MNF-L(MNF-on-Library)算法和基于CPU/GPU异构系统的MNF-C(MNF-on-CUDA)算法.实验结果显示MNF-L算法加速11.5~60.6倍不等,MNF-C算法加速效果最好,加速46.5~92.9倍不等.研究结果表明了GPU在高光谱影像线性降维领域的巨大优势.
关键词
图像处理单元
GPU性能优化
高光谱影像降维
最大噪声
分数
变换
协方差矩阵计算
Keywords
graphic processing unit
performance optimization for GPU
dimensionality reduction of hyperspectral image
maximum noise fraction rotation
covariance matrix calculation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种突出构造信息的多光谱遥感变换方法
王钦军
蔺启忠
黎明晓
魏永明
王黎明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
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职称材料
2
基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化
周海芳
高畅
方民权
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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职称材料
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