适合高分辨率遥感影像处理的分布式环境研究

随着遥感卫星的发展及遥感图像分辨率的增加,遥感图像的分布式处理变得越来越重要,应用分布式环境处理高分辨率遥感图像变得越来越迫切。传统的分布式处理主要采用B／S或C／S结构,这种结构当多用户并发访问时往往由于服务器的访问量过大而容易造成网络堵塞。在本项研究中采用了当前比较先进的网格计算及Web Service中资源共享的思想,根据高分辨率遥感图像分布式处理方面的需要,对遥感图像分布式处理框架进行了设计,并结合实际应用中的遥感图像分割对系统进行了实现。结果表明,新模型支持下的系统在多用户并发访问支持及系统优化方面都有很大的改善。     

可视化技术在遥感图像处理系统中的应用

可视化技术可以最大限度实现遥感影像的科学计算可视化、数据可视化与信息可视化,为使用者营造直观且可以交互的可视化环境,可大大提升遥感图像处理质量和显示水平,近年来得到了广泛的应用与发展。基于此,本文首先简单介绍了可视化技术,进而对传统遥感图像处理系统与可视化遥感图像处理系统作简单对比,最后从可视化遥感图像处理系统的框架、可视化遥感图像处理系统技术等方面对可视化技术在遥感图像处理系统中的技术应用要点进行分析。     

基于网格环境的遥感图像并行分类

随着遥感技术的发展,高分辨率大容量遥感数据的应用,对图像处理效率提出了更高的要求。网格计算因具有分布式、高性能和充分的资源共享性,为海量遥感图像的处理提供了有效的解决途径。针对遥感图像分类,提出基于网格环境的遥感影像并行模型,分析构建此模型的网格服务机制,设计网格服务及任务调度的算法流程。搭建网格实验测试平台,采用封装的SVM分类服务,实现了遥感图像并行分类处理。实验结果及分析表明,测试平台实现了网格环境下的遥感图像并行分类的架构,有效提高大容量遥感数据的分类效率,为分布式并行处理遥感图像提供了有效的途径。     

基于Web Services的分布式异构系统应用集成的研究

针对传统技术在分布式异构系统集成领域存在的问题,提出了基于WebServices的系统应用集成解决方案。通过对WebServices技术的特点、体系结构及其核心技术的分析,设计了基于WebServices的分布式异构应用集成模型,并利用.NET技术进行了系统应用集成的实现。     

网格环境下分布式SVM遥感图像分类器模型研究

为了充分利用网格技术分布式、高性能、协同共享的能力,设计了一种基于网格和支持向量机的分布式图像分类器模型,采用网格计算技术,统筹网络运算资源,结合支持向量机在有限样本统计分类中的优势,探索网格技术在图像分类中的应用。以对遥感图像目标物体的特征提取为例,实现基于分布式计算的图像分类过程,基于.net环境的实验结果表明,该模型提高了数据密集型图像分类速度和处理效率。     

多云协同架构下的遥感图像安全外包降噪方案

由于传输介质的干扰,遥感图像会被噪声污染,影响图像的处理和应用。遥感图像包含丰富的信息,致使普通计算机无法独立完成降噪任务,而云平台往往是不可信任甚至是恶意的,因此传统的图像降噪方案无法直接应用到云平台上。为保障遥感图像的可用性与安全性,提出一种基于多云协同的遥感图像安全外包降噪方案,既能实现灾备,又能实现分布式降噪,减少每个云平台的计算负担。利用[(k,n)]门限秘密共享方案将遥感图像共享给多个云服务器,云服务器根据改进的非局部均值降噪算法在密文域中完成图像降噪。     

基于B／S的嵌入式图像数据模型设计与实现

提出了一个基于B/S结构的通用的嵌入式图像处理数据模型设计方案,并利用java和JAI高级图像处理技术实现该数据模型.该模型集成了对多种图像格式的统一数据组织和管理、图像基本操作和图像基本处理,提供基于SOAP的网络通信等功能.同时,结合实际的研究工作,将该通用数据模型应用到分布式遥感影像处理系统中.应用结果表明,该通用数据模型具有良好的实用性、可扩展性、跨平台性和安全性等特点,能够适合不同的分布式图像处理系统需要.     

基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。     

基于网格的遥感图像快速处理

海量遥感图像快速处理是遥感图像处理与分析的重要任务之一，它既是数据密集型，也是计算密集型的工作。针对海量遥感图像的快速处理问题，构建了基于网格计算的图像处理网格平台，开发了针对遥感图像处理的网格计算中间件，用于遥感图像的清晰化处理。应用结果表明，海量遥感图像处理计算效率得到大幅度提高，取得了满意的结果。     

新的分布式遥感图像分类器系统开发*

为实现分布式的遥感图像分类,达到计算的高性能,提出一种利用决策树SVM和网格技术实现遥感图像分类的解决方案。通过共享计算资源,将经预处理后的遥感数据切割成块并分别分配到网格计算节点进行并行计算。针对比例尺为1∶50 000的TM遥感图像的实验表明,此方案提高了分类效率,并为海量遥感数据的分类开辟了一条新的途径。     

Distributed computing model for processing remotely sensed images based on grid computing

With advances in remote-sensing technology, the large volumes of data cannot be analyzed efficiently and rapidly, especially with arrival of high-resolution images. The development of image-processing technology is an urgent and complex problem for computer and geo-science experts. It involves, not only knowledge of remote sensing, but also of computing and networking. Remotely sensed images need to be processed rapidly and effectively in a distributed and parallel processing environment. Grid computing is a new form of distributed computing, providing an advanced computing and sharing model to solve large and computationally intensive problems. According to the basic principle of grid computing, we construct a distributed processing system for processing remotely sensed images. This paper focuses on the implementation of such a distributed computing and processing model based on the theory of grid computing. Firstly, problems in the field of remotely sensed image processing are analyzed. Then, the distributed (and parallel) computing model design, based on grid computing, is applied. Finally, implementation methods with middleware technology are discussed in detail. From a test analysis of our system, TARIES.NET, the whole image-processing system is evaluated, and the results show the feasibility of the model design and the efficiency of the remotely sensed image distributed and parallel processing system.     

基于Web服务的工作流事务处理的研究与实现

事务处理是Web服务实现分布式信息集成的关键技术之一,利用工作流技术实现Web服务的事务处理是实现分布式事务的一种有效手段.提出一个能够处理分布式、异构应用下Web服务组合事务的模型,并详述Web服务事务在执行过程中抛出异常时,补偿事务的产生策略和执行机制.     

基于Web Services的图像处理系统

随着分布式应用的普及,Web Services作为一项新兴技术具有很好的发展前景。本论文首先介绍了Web Services的体系结构;随后通过一个图像缩放处理应用详细描述了构建Web Services的步骤和方法,并通过WSDL文件实现服务器端和客户端的信息交互。最后通过建立UDDI注册中心,完成Web Services的动态注册、发现和绑定,并有效地实现分布式环境下的资源共享和协同工作。     

基于移动Agent的GIS动态服务技术

利用Web服务和Agent特性来解决空间信息GIS领域的动态服务问题.提出了基于Web和Agent的GIS动态服务模型,阐述了动态服务原理和相关的实现技术,特别是利用创建、迁移GISAgent和构件下载策略,以及GISAgent和Web服务的交互操作和集成技术,实现了用功能构件的移动代替海量空间数据的移动,提高了分布式网络的计算速度,改进了空间数据处理的瓶颈问题.     

中草药原植物叶片图像在线识别系统设计与实现

利用图像处理和图像识别技术,对中药叶片图像进行在线识别。主要过程包括图像采集、图像处理、特征提取、图像识别,通过动态规划算法与人工神经网络算法相结合的方法实现叶片图像的识别,平均准确率可达到80%以上。系统基于Web开发,后台采用Java语言实现图像的处理和识别,SQL Server2000数据库实现叶片图像数据的存储。实验结果表明,该系统对中药叶片图像识别具有较好的效果,并且便于操作和实现。     

Web服务性能优化的研究

Web服务是目前互联网上一种日益重要的分布式计算技术模式。随着Web服务技术在电子商务、电子政务中的广泛应用,Web服务性能引起了广泛的关注,并成为决定Web服务能否进一步得到广泛应用的关键因素之一。在分析Web服务性能现状的基础之上,从改善Web服务性能的目标出发,结合Web服务调用模型,分服务传输、SOAP协议实现、Web服务运行环境三个层次综合分析了影响Web服务性能的因素,提出了一些Web服务性能优化的策略,针对每个层次分析了Web服务性能优化技术及其优劣,展望了未来Web服务性能优化的研究方向和面临的挑战。     

基于Axis的服务端SOAP处理分析

Web Service是分布式计算领域出现的最新成果.SOAP作为Web Services的核心部分担负了其大部分工作,虽然有集成化的应用,但是目前对其内部处理的研究很少,难以使人对Web Services包含的技术有深入的理解,不利于技术灵活性和细节应用的拓展.本文在深入分析Axis的服务端SOAP处理机制的基础上,对SOAP模型进行讨论,拓展了Axis功能,以便能实现更复杂的处理模型.     

基于XML和Web Services的数据交换在分布式电力企业中的应用

面对在分布式环境和不同异构平台下如何进行数据通信的问题,本文提出了基于XML的Web Services解决方案,对用到的相关技术进行了介绍,并给出了Web Services应用系统原型的设计和实现。     

基于UDDI的语义元数据定义及映射

使用Web Services技术可使多个信息源共同向客户提供信息,形成较理想的分布式应用。但源于多数据源的数据在格式上并不统一,如何处理这些异构数据成为需要解决的问题。UDDI是用于发现有用Web服务的技术,如果能将对异构数据源的描述信息加入其中,则有助于异构数据的处理。本文给出了一种可行的方法来实现这一目的,实验证明在基于Web的分布式系统中应用有较好效果。     

一种高分辨率遥感图像中居民区道路提取方法

针对在遥感图像中提取居民区道路易受房屋等人工建筑干扰的问题,基于数学形态学提出了一种可以去除大量建筑物干扰,从而有效提取出居民区道路的算法.算法首先用顶帽变换和底帽变换对灰度图像进行了对比度争强,然后利用道路和建筑物之间的形态梯度以及道路特征对道路和建筑物进行分离,最后利用形态重建的方法得到了居民区道路网.仿真实验表明,区域中的大部分建筑物噪声被成功去除,算法是有效和可行的.