Факультет комп’ютерних наук і технологій

Титаренко Костянтин КостянтиновичГрупа ПС-10м

КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА МАГІСТРА

«МЕТОДИ ЗЛИТТЯ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ДАНИХ ТА ЇХ РЕАЛІЗАЦІЯ НА ПАРАЛЕЛЬНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ»

Введение

• Дистанционное зондирование – процесссбора информации об объекте, сбора информации об объекте, територии или явлении без непосредственного контакта с ним –один из основных источников данныхдля геоинформационных систем

• Данные требуют обработки –мультиспектрального слияния

2/16

Мультиспектральное слияние

3/16

Актуальность

• Уменьшение цены спутникових снимков, • Уменьшение цены спутникових снимков, рост качества – рост рынка –необходимость обрабатывать большиеобъемы данных

• Не найдено в открытом доступе ни одной• Не найдено в открытом доступе ни однойреализации для высоко-производительного графическогокластера

4/16

Ключевая задача

• Повысить производительностьнескольких из наиболее известныхнескольких из наиболее известныхметодов мультиспектрального слияниябез потери качества

• Принять к рассмотрению массивно• Принять к рассмотрению массивнопараллельные архитектурыкомпютерных систем

5/16

Классификация методов слияния

• методы, базирующиеся на трансформации

• методы аддитивного и • методы аддитивного и мультипликативного слияния

• методы слияния, основанные на фильтрах

• методы, базирующиеся на соотношенияхмежду каналамимежду каналами

• методы, основанные на вейвлет-преобразовании

6/16

Выбранные методы слияния

• метод взвешенного усреднения• метод взвешенного усреднения

• метод IHS

• методы, основанные на • методы, основанные на дискретном вейвлет-преобразовании Хаара и Добеши

7/16

Графический кластер

8/16

Алгоритм взвешенногоусреднения

9/16

Алгоритм метода IHS

10/16

Алгоритм методов, в основе которых –дискретное вейвлет-преобразование 11/16

ПроизводительностьGPU vs CPU - Quadratic Fit

WAIHSHDWTDDWT10

15

GA

IN, T

IME

S

DDWT

10 20 30 40 50 60 70

5

SIZE, MPIX12/16

Производительность

15

GPU4 vs CPU4 - Quadratic Fit

WAIHSHDWTDDWT

10

GA

IN, T

IME

S

13/16

50 100 150 200 250 300

5

SIZE, MPIX

Качество

Показатель WA IHSПоказатель WA IHS

QNR 0.347225 0.29791

ERGAS 50.8493 42.975

Показатель HDWT DDWT

QNR 0.4189 -0.0974886

ERGAS 27.4328 79.8349

Сравнениерезультатовслияния (слева –направо, сверху –вниз: WA, IHS, HDWT, DDWT)

14/16

Выводы• получены высокопараллельные реализации нескольких

методов мультиспектрального слияния для графическогокластера

• проведены эксперименты и получены показателиувеличения производительности более, чем в 18 раз в сравнении с базовыми реализациями

• результаты (гостема Д-1-09 «Ефективні методи і архітектури обчислювальних систем аналізу, генерації та архітектури обчислювальних систем аналізу, генерації та пошуку тривимірних зображень об’єктів») апробированыв рамках международной конференции “ИУСКМ – 2011” (Донецк, ДонНТУ) и проекта по анализу климата по гранту U. S. Civilian Research And Development Foundation, который находится на разработке в ДонНТУ

15/16

Благодарю за внимание!

16/16