基于MPI的高效密集匹配方法研究

摘要

灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一，也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像，因此在灾害应急响应中引起了广泛的关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。本文提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法，既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难，也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息，适应面向灾害应急响应的效率要求。本文主要的研究工作如下:
　　(1)探讨分析常见影像匹配方法的优缺点，针对影像密集匹配计算量大和消耗时间长的问题，本文选择采用半全局约束密集匹配(Semi-Global Matching)算法。并对该算法进行深入的学习研究，针对低空影像的特点优化实现半全局约束密集匹配串行计算，为实现并行计算奠定基础。
　　(2)本文深入分析现阶段各种平行计算平台的特点和应用范围，选用MPI作为并行计算平台搭建的工具。经过摸索研究，采用常见廉价的计算资源自主搭建基于MPI的并行计算平台。经过试验证明自主搭建平台的稳定性和实用性，为实现基于MPI的并行计算提供平台。
　　(3)针对现阶段密集匹配串行处理的瓶颈问题，本文对密集匹配的整个过程进行细致的分析，研究整个密集匹配过程的可并行性。一方面通过自适应选择立体像对减少冗余计算;另一方面通过实验分析密集匹配各个过程采用串并性的最佳方案，实现基于MPI的高效密集匹配，大幅度缩短密集匹配过程的计算时间提高计算效率。
　　本文采用自主搭建的基于MPI的并行计算平台以本文提出的密集匹配方法对一组航空影像和一组无人机影像进行处理。实验结果表明，本文自主搭建的并行计算平台能够稳定高效的完成并行计算任务，本文提出的基于MPI的高效密集匹配方法能够大幅度缩短计算时间提高计算效率，满足应急响应的需求。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究目的和意义

1．2 研究背景和概况

1．3 本文主要研究内容

2 半全局约束密集匹配

2．1 密集匹配流程介绍

2．1．1 自适应立体像对的选择

2．1．2 核线纠正

2．1．3 空间前方交会

2．2 半全局匹配算法

2．2．1 匹配算法简介

2．2．2 匹配代价

2．2．3 匹配代价聚合

2．2．4 视差计算

2．2．5 一致性检查

2．3 三维点云融合

2．4 面向应急的密集匹配的瓶颈

2．5 本章小结

3 基于MPI的并行加速

3．1 并行计算

3．1．1 并行计算简介

3．1．2 并行计算机分类

3．1．3 并行程序设计

3．1．4 并行计算性能评价

3．2 MPI编程模式

3．2．1 MPI简介

3．2．2 MPI的通信模式

3．2．3 MPI并行程序设计模型

3．3 基于MPI并行计算平台搭建

3．3．1 集群系统的组建

3．3．2 并行计算平台的简单测试

3．3．3 并行计算平台的传输性能测试

3．4 基于MPI密集匹配的并行性分析

3．5 本章小结

4 密集匹配的并行计算实验

4．1 实验数据介绍

4．2 基于MPI密集匹配并行方案设计与实现

4．3 实验结果与分析

4．4 本章小结

5 总结与展望

5．1 研究总结

5．2 进一步的研究与改进

参考文献

攻读硕士学位期间主要研究成果

致谢