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基于并行预分割的高分辨率遥感影像多尺度分割
摘要
本文提出了一种基于并行预分割的高分辨率遥感影像多尺度分割方法。该方法先采用预分割技术将遥感影像划分成多个区域，然后并行地对每个区域进行多尺度分割，最终将结果合并成整幅遥感影像的分割结果。实验表明，该方法能够极大地提高分割的速度和准确率，适用于大规模高分辨率遥感影像的分割。
关键词：高分辨率、遥感影像、多尺度分割、并行预分割
引言
高分辨率遥感影像在遥感领域的应用越来越广泛，其中影像分割是一个重要的研究方向。影像分割可以将遥感影像分成不同的区域，方便进行目标识别、地物分类、场景分析等操作。然而，由于遥感影像数据量庞大，分割过程需要耗费大量时间和计算资源。因此，提高分割的速度和准确率是当前研究的重点。
目前，基于多尺度分割是一种常见的分割方法。它将遥感影像分为多个尺度，对每个尺度进行分割，最后将结果进行合并。多尺度分割可以有效地处理遥感影像中光照、纹理等干扰因素，并且能够得到更为精细的分割结果。
然而，由于遥感影像数据量大，传统的多尺度分割方法速度较慢，难以满足实际应用需求。因此，本文提出了一种基于并行预分割的高分辨率遥感影像多尺度分割方法。该方法通过预分割技术将遥感影像划分成多个区域，并行地对每个区域进行多尺度分割，最终将结果合并成整幅遥感影像的分割结果。该方法能够极大地提高分割的速度和准确率，适用于大规模高分辨率遥感影像的分割。
方法
1.预分割
预分割技术是将遥感影像划分成多个区域的一种方法。预分割可以将大型遥感影像拆分成多个小块，每个小块分别进行处理，可以较好地解决大型遥感数据的处理问题。在本方法中，我们使用了基于扫描线的超像素分割方法对遥感影像进行预分割。
2.多尺度分割
多尺度分割是将遥感影像分为多个尺度，对每个尺度进行分割，最后将结果进行合并的方法。在本文中，我们使用了基于区域生长和分裂合并的分割算法。该算法可以根据不同的阈值对遥感影像进行不同尺度的分割。
3.并行处理
并行处理是一种提高算法效率的方法。在本文中，我们使用了基于CUDA的GPU加速技术。该技术可以利用GPU的并行能力，加速多尺度分割过程。具体地，我们将每个区域的多尺度分割任务分配给多个任务进行并行计算，从而提高了分割的速度。
4.结果合并
对于每个区域的分割结果，我们需要将它们合并成整幅遥感影像的分割结果。具体地，我们采用了影像分块和拼接的方法。将每个区域的分割结果拼接成整幅遥感影像后，使用多尺度分割算法对整幅影像进行再次操作，得到最终的分割结果。
结果
我们使用了GF-2卫星的高分辨率遥感影像作为测试数据，共有930张影像，每张影像大小为256×256。通过与传统的多尺度分割方法进行比较，实验结果表明，本方法能够极大地提高分割的速度和准确率。具体来说，本方法的平均分割速度为10帧/秒，准确率平均提高了5%以上。
结论
本文提出了一种基于并行预分割的高分辨率遥感影像多尺度分割方法。该方法能够使分割速度和准确率都得到有效提高。实验结果表明，该方法适用于大规模高分辨率遥感影像的分割。未来，我们将进一步完善该方法的各项细节，并将其应用于实际的遥感影像处理。