并行快速全局K均值算法在合成孔径雷达图像变化检测中的应用

"该文提出了一种使用OPENCL实现的并行快速全局K均值算法，应用于合成孔径雷达（SAR）图像变化检测，旨在解决传统FGKM算法的时间消耗问题，提高处理效率。通过在多核CPU、GPU、Intel HD Graphics及Many Integrated Core (MIC)等异构计算设备上实现，实验表明该算法能实现高达86倍的速度提升。" 本文是一篇研究论文，专注于使用并行计算技术改进合成孔径雷达（SAR）图像变化检测的效率。合成孔径雷达图像变化检测是遥感领域的一个关键任务，它能够识别地表的微小变化，如自然灾害、城市扩张或军事活动。传统的全局K均值（Global K-Means, GKM）算法在处理大规模SAR图像时可能存在时间效率低下的问题，特别是选择初始聚类中心这一步骤。 快速全局K均值（Fast Global K-Means, FGKM）算法是GKM的一种优化版本，减少了计算复杂性，但仍然存在耗时问题。鉴于此，作者提出了平行快速全局K均值（Parallel Fast Global K-Means, P-FGKM）算法，将FGKM中最耗时的步骤——选择初始聚类中心进行并行化。这一改进利用了OpenCL框架，OpenCL是一种开源的并行编程标准，适用于各种异构计算平台，包括多核CPU、图形处理器（GPU）以及Intel HD Graphics和MIC等高性能计算设备。 P-FGKM算法的实施显著提升了处理速度，实验结果表明，该算法在上述设备上可以实现高达86倍的加速比。这意味着对于大规模SAR图像变化检测任务，P-FGKM能够在更短的时间内完成，这对于实时监控和响应需求具有重要意义。 文章的索引关键词包括：合成孔径雷达、图像变化检测、并行算法、OpenCL和GPU。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，即利用并行计算和OpenCL在GPU等硬件平台上优化SAR图像变化检测的算法，以提高效率和实时性。 这篇论文为SAR图像处理提供了一个高效的解决方案，利用并行计算技术解决了传统全局聚类方法的性能瓶颈，为未来在遥感、环境监测和安全领域的应用提供了新的工具和思路。