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J-GLOBAL ID：201702262471186487   整理番号：17A0067890

MPIとOPENMPに基づく分割リモートセンシング画像の並列分割法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A PARALLEL SEGMENTATION METHOD OF PARTITIONED REMOTE SENSING IMAGE BASED ON MPI AND OPENMP

著者 (3件)： Du Genyuan (International School of Education, Xuchang University) ,  Zhang Huolin (International School of Education, Xuchang University) ,  Miao Fang (College of Geophysics, Chengdu University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 180-183,207  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシングデータ量の急速な増加により,組織効率と処理速度はその応用のボトルネックとなり,地球分割理論と高性能計算はこの問題解決のための可能性のある方法を提供した。上記のアイデアに基づき,MPIとOPENMPに基づく分割リモートセンシング画像のための並列分割法を設計した。この方法は地球分割組織理論の研究に基づき、リモートセンシング画像データに対して剖分化処理を行い、応用要求によって分割階層を確定し、並列処理に有利な画像データ集合の集合を形成する。MPIクラスタ計算とOPENMPマルチコアタスク処理環境では,上記の剖分面を対応する操作の並列化処理を行い,最後に処理したパッチを必要な結果データに統合する.リモートセンシング画像データK-平均分割の例を用いて,上記の方法を検証した。結果は,この方法がセグメンテーション結果の一貫性を維持することができ,リモートセンシング画像の組織化効率と処理速度を効果的に改善し,一定の高速化を達成し,実用性が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 問題解決 ,  *分割法 ,  クラスタ ,  分化 ,  セグメンテーション ,  地球 ,  並列処理 ,  高速度 ,  高速化 ,  *画像
準シソーラス用語： 実用性 ,  高性能コンピューティング ,  処理速度 ,  リモートセンシングデータ ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Remote sensing image ,  Earth partition theory ,  Partition facet ,  MPI ,  OpenMP

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： MPI ,  OpenMP ,  リモートセンシング画像 ,  分割法 ,  提案