一种高分辨率遥感图像分类算法时空效率优化方法

摘要

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。

主权项

高分辨率遥感图像分类算法时空效率优化方法，其特征在于，所述的优化算法具体步骤为：A:图像数据分成若干像素块；B:使用GDAL函数库中的RasterIO函数逐块加载图像的像素集，并利用内存映射文件技术逐块像素数据转存到新的磁盘文件中；C:随机选取K个像素作为初始聚类中心；D:利用内存映射文件技术从磁盘文件中读取第一个分块的像素数据，并传输到设备端；E：在设备端计算分块的各个像素与每一个聚类中心的距离，按相近原则进行分类；F：将分类结果传回主机端，并利用内存映射文件技术将结果数据转存到磁盘文件；G：如果步骤D中读取的数据是最后一个分块数据，则转至步骤H，否则读取下一个分块数据并转至步骤E；H：计算每一类中各个像素的平均值，并以此平均值作为新的聚类中心；I：比较新的聚类中心与旧的聚类中心是否相同，比较结束后用新聚类中心替换旧聚类中心，比较结果不同则转至步骤D，相同则转至步骤J；J：将每一个聚类中心的像素值赋值给该类的每一个像素。