基于内存映射和CUDA的遥感图像分类算法时空效率优化方法研究.pptx
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基于内存映射和CUDA的遥感图像分类算法时空效率优化方法研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO遥感图像分类的重要性现有算法的局限性优化算法的必要性PARTTHREE内存映射技术应用CUDA并行计算技术应用时空效率优化方法设计实验设计与实现PARTFOUR内存映射对算法效率的影响CUDA并行计算的优势时空效率优化的效果分析与其他算法的比较分析PARTFIVE实验数据集介绍实验过程与结果展示结果分析与应用前景探讨PARTSIX研究成果总结对未来研究的建议与展望THANKYOU
基于内存映射和CUDA的遥感图像分类算法时空效率优化方法研究的任务书.docx
基于内存映射和CUDA的遥感图像分类算法时空效率优化方法研究的任务书一、任务背景随着遥感技术的发展,从卫星、飞机等平台获取的遥感图像数据量越来越大。如何高效地处理这些海量遥感数据,是遥感图像处理领域面临的一个重要问题。遥感图像分类是其中的一项重要任务,其目的是将遥感图像分到不同的类别中。传统的遥感图像分类方法主要基于机器学习和图像处理技术,如支持向量机(SVM)、决策树等。但是这些方法的时空效率受限于CPU的性能,往往无法满足大规模遥感图像的快速处理需求。因此,基于GPU实现的遥感图像分类算法日益受到研究
一种高分辨率遥感图像分类算法时空效率优化方法.pdf
本发明涉及计算机图像处理和遥感技术领域,公开了一种高分辨率遥感图像分类算法时空效率优化方法,采用了对图像进行分块处理的策略,引入了CUDA并行化计算和内存映射文件技术,避免磁盘的读写操作从而极大节省了算法的运行时间,经过合理优化的算法,保留了分块处理方法内存占用少的优点,而且提高了图像文件访问速度,提高遥感图像处理的时间效率和空间效率。
基于KNN算法的遥感图像分类.docx
模式识别实验报告学生姓名:王晨曦班学号:075113-08指导老师:马丽中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院2014年6月基于kNN算法的遥感图像分类实验目标:1.掌握KNN算法原理2.用MATLAB实现kNN算法,并进行结果分析实验内容:1.采用zy3sample数据(400*400*4),该数据分为4个类别:土地;农作物/植被;大棚;道路。有余力的同学最好再使用INP高光谱数据(数据全称:IndianaIndianPines,大小145*145*200)进行分类。2.随机在所有带标记的数据中(也就是
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基于Logistic映射的果蝇算法优化Otsu图像分割方法01添加章节标题Logistic映射与果蝇算法介绍Logistic映射和果蝇算法描述Logistic映射与果蝇算法的原理阐述Logistic映射与果蝇算法在优化Otsu图像分割方法中的应用Otsu图像分割方法介绍Otsu图像分割方法描述Otsu图像分割方法的原理阐述Otsu图像分割方法在图像处理中的应用基于Logistic映射的果蝇算法优化Otsu图像分割方法描述基于Logistic映射的果蝇算法优化Otsu图像分割方法的流程阐述基于Logisti