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基于广义组合核的高光谱图像GPU并行分类的任务书
任务书
背景介绍
高光谱图像分类是遥感技术领域中的一项重要任务，能够实现对地表物体的遥感监测和分析。高光谱图像中每个像素点所包含的频带数比普通图像要多，能够提供更为丰富的光谱信息，因此高光谱图像分类的精度也比较高，应用范围也比较广泛。传统高光谱图像分类方法大部分采用单一的距离度量方法，其分类效率和准确率均不够理想。
广义组合核技术是一种基于自适应学习的多核学习方法，能够将不同维度的特征进行融合，从而提高分类精度。因此在高光谱图像分类中广义组合核技术的应用具有很大的潜力。
同时，由于高光谱图像的特点，需要进行大量的计算和存储，因此采用GPU并行化技术进行加速可以大大提高分类效率和准确率。
任务描述
本任务要求实现一个基于广义组合核的高光谱图像GPU并行分类器，基本要求如下：
1.使用广义组合核方法对高光谱图像进行分类。
2.结合GPU并行化技术，提高分类效率和准确率。
3.实现算法过程中的必要的优化，如存储和计算优化等。
4.对算法进行测试，并分析分类精度和效率。
实现流程
1.实现基于广义组合核的高光谱图像分类算法。
2.使用CUDA或OpenCL等GPU并行化技术进行算法的加速。
3.实现算法的优化，如采用数据结构的优化和算法的并行化。
4.对算法进行测试和评估，并分析分类精度和效率。
5.可在测试中采用公开的高光谱图像数据集，如IndianPines、Salinas等。
6.实现的代码应该具备一定的可扩展性和可维护性。
参考文献
1.姚启正,刘杨,张天虹,等.基于广义组合核的高光谱图像分类[J].遥感学报,2015,19(5):792-802.
2.杜金磊,熊凯,范波,等.基于GPU加速的高光谱图像分类研究[J].光学技术,2015,41(4):354-359.
3.曹胜,李宏锋,王晓龙,等.高光谱影像分类算法的并行优化[J].光学技术,2017,43(6):635-641.
任务要求
1.实现的代码应该具有一定的可扩展性和可维护性，能够在工业界或学术界应用。
2.代码应该具备良好的注释和文档，易于理解。
3.代码运行环境应该是开源或免费的，如Python或者GNUOctave等。
4.代码应该遵循版权法和开源协议。
5.文章应具有清晰、准确、完整、规范的格式，不得抄袭或剽窃。
6.文章应该准确描述算法的实现过程、优化方法和实验结果。
时间要求
本任务应在两个月内完成。
参考价值
本任务可以深入学习高光谱图像分类、广义组合核技术和GPU并行化技术，能够提高计算机视觉和遥感图像处理的相关技能。此外，完成本任务还能够熟悉代码编写和算法优化的过程，培养解决实际问题的能力。