【摘 要】
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高光谱遥感图像具有超多波段、光谱分辨率高、信息量丰富等优点,但同时也给异常探测的实时处理带来了重大考验。基于Cholesky分解的高光谱实时异常探测算法很好地解决了实时
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,河海大学地球科学与工程学院,中国科学院遥感与数字地球研究所
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017B05114)
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高光谱遥感图像具有超多波段、光谱分辨率高、信息量丰富等优点,但同时也给异常探测的实时处理带来了重大考验。基于Cholesky分解的高光谱实时异常探测算法很好地解决了实时性问题,而图形处理器(GPU)的并行优化设计则更高效。实验结果表明:提出的优化设计在保证探测精度的同时,进一步提升了计算效率,算法加速比最高达到3.14倍,说明基于GPU的并行优化算法能够较好地满足高光谱遥感图像实时处理的应用需求。
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