隨著遙感和成像技術的不斷進步和普及，獲取大量高分辨率的遙感圖像已成為可能。這些大規(guī)模的遙感圖像數據需要進行有效的處理和分析，以提取有用的信息，進行進一步的應用。遙感圖像切片技術應運而生，該技術可以將大型遙感圖像分割成圖像切片信息，以便更有效地處理和分析圖像數據。

中科億海微自主研制的AI目標識別加速卡，基于FPGA+GPU異構并行計算處理架構設計，內嵌深度學習AI推理框架引擎，可實現圖像處理的目標識別加速應用。

圖 AI目標識別加速卡實物圖

中科億海微的遙感圖像切片解決方案，基于自研的AI目標識別加速卡，FPGA實現遙感圖像預處理如圖像切片等預處理，GPU實現圖像感知功能。通過FPGA以滑窗的方式將原始大尺寸遙感圖像切分成固定尺寸的分片圖像，然后依次把每一個分片圖像輸入到GPU進行目標識別處理，大大提升了圖像數據處理和目標檢測識別的效率。

圖 遙感圖像切片原理框圖

圖像切片系統(tǒng)由圖像解碼模塊、原始圖像下發(fā)模塊、圖像切片模塊、切片圖像上傳模塊組成。

圖像解碼模塊在主控CPU中實現，主要實現TIFF、IMG、JPG、BMP等主流圖像文件格式的圖像解碼，解析為多波段的圖像立方體數據。原始圖像下發(fā)模塊實現主控CPU將解析后的圖像數據下發(fā)到圖像切片處理板卡的原始圖像幀緩存隊列。圖像切片模塊主要實現坐標計算、突發(fā)讀取信息生成、切片數據讀取和切片數據寫入等功能。切片圖像上傳模塊采用中斷的方式，當切片圖像緩存完畢時，通知GPU讀取圖像。

方案優(yōu)勢

并行處理能力：FPGA和GPU都具有強大的并行處理能力，可以并行處理大量像素數據，加速圖像分析和處理過程。

• 靈活性：FPGA是可編程的硬件，可以根據特定需求進行定制化設計，適用于需要快速定制和優(yōu)化的應用場景。GPU雖然是針對圖形處理設計的，但也可以用于通用計算，具有一定的靈活性和通用性。
• 功耗和性能平衡：FPGA在功耗方面通常比較低，且具有較高的性能，適合對功耗有嚴格要求的應用。GPU在處理大規(guī)模并行計算時性能突出，但功耗相對較高，適合對性能要求較高的應用。
• 實時性：FPGA具有較低的延遲，適合對實時性要求高的應用場景，如遙感圖像處理中的實時監(jiān)測和分析。GPU在處理大規(guī)模數據時也能提供較高的實時性能，但相比FPGA可能存在一定延遲。

典型應用場景

圖像壓縮：圖像切片算法常用于圖像壓縮中，將圖像分割成多個小塊（切片），然后對每個小塊進行壓縮處理。這種方式可以減小圖像文件大小，節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。

• 圖像拼接：在全景圖像、醫(yī)學影像等領域中，圖像切片算法可將大圖像分割成多個小塊進行處理，然后將處理后的小塊圖像拼接在一起，實現全景圖像的顯示或醫(yī)學影像的分析。
• 圖像分割：圖像切片算法也常用于圖像分割任務中，將圖像分割成多個區(qū)域或對象。這有助于在圖像中識別和分離不同的物體或區(qū)域，為后續(xù)的圖像分析和識別提供基礎。
• 圖像處理：在圖像處理過程中，圖像切片算法可將大型圖像分割成小塊進行處理，加快處理速度和降低內存占用。例如，在圖像濾波、增強、修復等操作中，可分塊處理圖像。
• 圖像傳輸：在網絡傳輸圖像時，圖像切片算法可以將大圖像分割成多個小塊進行傳輸，有助于提高傳輸效率和穩(wěn)定性。接收端可以按順序接收和重組這些圖像切片。
• 機器學習和深度學習：在訓練深度學習模型時，圖像切片算法可將大型數據集中的圖像切片成小塊，便于模型的訓練和處理，有助于提高訓練效率和減少內存占用。