CN109102480B - 一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于分布式架构的Gram‑Schmidt融合方法，其整体流程为：以高分辨率全色影像作为基准，按照指定分块大小对全色影像进行分块；在分块基础上，向四周各扩展一行一列，保证各分块间均存在重叠区域；根据全色各分块参数及重采样率，反算出对应的多光谱影像分块参数；按照离中心点由近及远的顺序，依次向计算节点发送任务；计算节点并行处理各分块融合过程，采用分块计算之间相互关联累加的方式实现局部统计信息全局化。本发明以整幅影像中切割的分块为最小单位实现GS融合分布式处理，具有融合速度块、效率高、不受硬件资源影响的优点，可满足当前影像快速处理、展示的急切需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种遥感影像融合方法，尤其涉及一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法。
背景技术
遥感影像融合技术是信息融合的一个非常重要的分支。影像融合不是简单的信息叠加，而是产生新的、包含更多更有价值的信息的影像。全色影像具有较高分辨率、多光谱影像包含较丰富的光谱信息，将两者进行有效融合，可以得到既保持多光谱影像光谱特征、又保持全色图像较高空间细节表达能力的融合影像，从而更有利于识别、分类、定位、变化检测等实际应用。Gram-Schmidt融合方法(以下简称GS融合方法)是一种多光谱数据融合方法，其融合效果较好，可使空间信息明显增强，光谱保真度较高。GS融合方法首先采用光谱重采样方法模拟产生GS变换的第一分量，通过GS变换将高光谱图像转换到正交空间，再利用高空间分辨率图像替换GS变换的第一分量，最后通过GS反变换获得融合图像。
目前GS融合方法中的每个步骤都需要计算对应的全局性统计信息，最终通过之前的中间结果及统计信息，获得最终的融合结果。此外，现有GS融合方法适用的常规遥感影像处理软件均为单机版本，即影像处理软件采用单机顺序处理的方式进行融合处理。由于仅使用一台机器的资源，导致融合速度慢、受硬件资源影响严重，无法满足当前影像快速处理、展示的急切需求。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法，其整体流程为：
一、以高分辨率全色影像作为基准，按照指定分块大小对全色影像进行分块；
二、在分块基础上，向四周各扩展一行一列，保证各分块间均存在重叠区域，降低分块边界的色差；
三、根据全色各分块参数及重采样率，反算出对应的多光谱影像分块参数；
四、按照离中心点由近及远的顺序，依次向计算节点发送任务，使得离中心点最近的分块被优先处理；
五、计算节点并行处理各分块融合过程，采用分块计算之间相互关联累加的方式实现局部统计信息全局化，具体过程为：
第一个分块处理完成后将该分块的所有统计信息存成中间文件，其他后续分块在进行融合处理时，同步访问之前其他分块存出的中间文件，并将之前其他分块的统计结果加入到当前分块的统计值中，作为当前分块最终的统计值，参与分块的融合处理。
进一步地，步骤五中各分块的具体计算步骤如下：
a、将低分辨率的多光谱影像取平均值模拟全色影像灰度值；
b、访问模拟全色数据及输入高分辨率全色数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则读取中间文件中的其他分块的统计信息，加入当前分块模拟全色数据和输入高分辨率全色数据的平均值统计和标准差统计，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块数据的灰度值进行平均值和标准差统计，并创建文件写入统计值；
c、通过步骤b得到的统计值，调整高分辨率全色影像灰度值，生成修正全色影像；
d、分别访问模拟全色数据、修正全色与多光谱数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则依次读取中间文件中的其他分块统计信息，加入当前分块模拟全色数据方差统计、修正全色数据方差统计、模拟全色数据与多光谱数据协方差统计以及修正全色数据与多光谱数据协方差统计中，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块对应各数据灰度值进行方差及协方差统计，并创建文件写入统计值；
e、基于步骤d的统计值，以及重采样后的多光谱分块数据、模拟全色分块数据及修正全色分块数据，依次对分块数据每个波段进行GS融合逆变换，得到融合后的各波段的值。
本发明以整幅影像中切割的分块为最小单位实现GS融合分布式处理，具有融合速度块、效率高、不受硬件资源影响的优点，可满足当前影像快速处理、展示的急切需求。
附图说明
图1为LLTS分布式框架的角色分配示意图。
图2为本发明基于分布式框架的处理流程示意图。
图3为本发明的整体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
LLTS(Low Latency Task Service，低延迟的任务服务)框架是为了一组相近的计算需求，提供低延迟的计算任务执行服务，包含Controller和Agent两个角色，如图1所示。Controller负责接收外部程序发来的请求，Agent负责启动和监视具体的计算任务。Agent都是同构的计算单元，每个Agent只能同时容纳一个计算任务。
基于LLTS分布式框架的分块策略，本发明按照给定的分块大小，将遥感影像分成若干块，将各分块依次下发给对应的计算节点进行处理。在下发过程中，按照从离中心点最近的分块开始逐步向四周扩散的顺序依次传递任务，使得子节点计算时，优先处理离中心点最近的分块。此外，输入给计算节点的各影像分块增加了其与相邻分块的重叠像素，通过在分块间中设置重叠区域，降低分块边界的色差。
为了解决统计信息局部性导致的融合结果色差分块化明显的问题，本发明采用分块计算之间相互关联累加的方式实现局部统计信息全局化。第一个分块处理完成后会将该分块的所有统计信息存成中间文件，其他后续分块在进行融合处理时，会同步访问之前其他分块存出的中间文件，并将之前其他分块的统计结果加入到当前分块的统计值中，作为当前分块最终的统计值，参与分块的融合处理。
图3所示的一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法，其整体流程为：
一、以高分辨率全色影像作为基准，按照指定分块大小对全色影像进行分块；
二、在分块基础上，向四周各扩展一行一列，保证各分块间均存在重叠区域；
三、根据全色各分块参数及重采样率，反算出对应的多光谱影像分块参数；
四、按照离中心点由近及远的顺序，依次向计算节点发送任务，使得离中心点最近的分块被优先处理；
五、计算节点并行处理各分块融合过程，各分块计算步骤如下：
a、将低分辨率的多光谱影像取平均值模拟全色影像灰度值；
b、访问模拟全色数据及输入高分辨率全色数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则读取中间文件中的其他分块的统计信息，加入当前分块模拟全色数据和输入高分辨率全色数据的平均值统计和标准差统计，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块数据的灰度值进行平均值和标准差统计，并创建文件写入统计值；
c、通过步骤b得到的统计值，调整高分辨率全色影像灰度值，生成修正全色影像；
d、分别访问模拟全色数据、修正全色与多光谱数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则依次读取中间文件中的其他分块统计信息，加入当前分块模拟全色数据方差统计、修正全色数据方差统计、模拟全色数据与多光谱数据协方差统计以及修正全色数据与多光谱数据协方差统计中，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块对应各数据灰度值进行方差及协方差统计，并创建文件写入统计值；
e、基于步骤d的统计值，以及重采样后的多光谱分块数据、模拟全色分块数据及修正全色分块数据，依次对分块数据每个波段进行GS融合逆变换，得到融合后的各波段的值。
本发明采用影像分块策略，由离影像中心最近到最远的顺序依次将分块添下发给计算节点，且每个分块需要向四周各扩展一行一列，确保分块无明显边界。此外，本发明采用分块计算之间相互关联累加的方式实现局部统计信息全局化，可有效解决统计信息局部性导致的融合结果色差分块化明显的问题。本发明通过改进分块策略、分块统计值优化等方式，使得极度依赖全局统计信息的GS融合过程，能够在适应分布式处理框架的基础上，有效降低整个影像内各分块间色差问题，获得色调基本一致的影像融合结果。
本发明已在影像快速处理平台上验证使用，可满足快速处理需求。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：
一、以高分辨率全色影像作为基准，按照指定分块大小对全色影像进行分块；
二、在分块基础上，向四周各扩展一行一列，保证各分块间均存在重叠区域，降低分块边界的色差；
三、根据全色各分块参数及重采样率，反算出对应的多光谱影像分块参数；
四、按照离中心点由近及远的顺序，依次向计算节点发送任务，使得离中心点最近的分块被优先处理；
五、计算节点并行处理各分块融合过程，采用分块计算之间相互关联累加的方式实现局部统计信息全局化，具体过程为：
第一个分块处理完成后将该分块的所有统计信息存成中间文件，其他后续分块在进行融合处理时，同步访问之前其他分块存出的中间文件，并将之前其他分块的统计结果加入到当前分块的统计值中，作为当前分块最终的统计值，参与分块的融合处理。
2.根据权利要求1所述的适用于分布式架构的Gram-Schmidt融合方法，其特征在于：所述步骤五中各分块的具体计算步骤如下：
a、将低分辨率的多光谱影像取平均值模拟全色影像灰度值；
b、访问模拟全色数据及输入高分辨率全色数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则读取中间文件中的其他分块的统计信息，加入当前分块模拟全色数据和输入高分辨率全色数据的平均值统计和标准差统计，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块数据的灰度值进行平均值和标准差统计，并创建文件写入统计值；
c、通过步骤b得到的统计值，调整高分辨率全色影像灰度值，生成修正全色影像；
d、分别访问模拟全色数据、修正全色与多光谱数据的统计值中间文件，查看文件是否存在；如果存在，则依次读取中间文件中的其他分块统计信息，加入当前分块模拟全色数据方差统计、修正全色数据方差统计、模拟全色数据与多光谱数据协方差统计以及修正全色数据与多光谱数据协方差统计中，并追加写入统计值中间文件；否则，仅使用当前分块对应各数据灰度值进行方差及协方差统计，并创建文件写入统计值；
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