【摘 要】
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主成分分析PCA(Principal-component-Analysis)是一种经典的图像融合方法,但由于其运算量大、计算复杂度高,随着遥感图像数据量的不断加大,传统的单机处理模式已经无法满足一些应用的时效性要求.网格可以聚合广域分布的计算资源,已成为一种新型的协同计算平台.本文面向网格环境,研究并提出了一种高效实用的PCA融合并行算法PPCA-G(Parallel Principal-Comp
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院 湖南 长沙 410073 国防科学技术大学电子科学与工程学院 湖南 长
【出 处】
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第五届智能CAD与数字娱乐学术会议
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主成分分析PCA(Principal-component-Analysis)是一种经典的图像融合方法,但由于其运算量大、计算复杂度高,随着遥感图像数据量的不断加大,传统的单机处理模式已经无法满足一些应用的时效性要求.网格可以聚合广域分布的计算资源,已成为一种新型的协同计算平台.本文面向网格环境,研究并提出了一种高效实用的PCA融合并行算法PPCA-G(Parallel Principal-Component-Analysis for Grid),并进行了实验验证.此研究得到了国家教育部教育科研网格计划项目ChinaGrid的资助,研究成果已作为典型应用之一集成到图像网格的相关服务系统中.
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