隨著遙感和成像技術(shù)的不斷進(jìn)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(shù)據(jù)需要進(jìn)行有效的處理和分析，以提取有用的信息，進(jìn)行進(jìn)一步的應(yīng)用。遙感圖像切片技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)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(shù)據(jù)。

中科億海微自主研制的AI目標(biāo)識別加速卡，基于FPGA+GPU異構(gòu)并行計(jì)算處理架構(gòu)設(shè)計(jì)，內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)AI推理框架引擎，可實(shí)現(xiàn)圖像處理的目標(biāo)識別加速應(yīng)用。

圖 AI目標(biāo)識別加速卡實(shí)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(biāo)識別加速卡，F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)遙感圖像預(yù)處理如圖像切片等預(yù)處理，GPU實(shí)現(xiàn)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(gè)分片圖像輸入到GPU進(jìn)行目標(biāo)識別處理，大大提升了圖像數(shù)據(jù)處理和目標(biāo)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(shí)現(xiàn)，主要實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)。原始圖像下發(fā)模塊實(shí)現(xiàn)主控CPU將解析后的圖像數(shù)據(jù)下發(fā)到圖像切片處理板卡的原始圖像幀緩存隊(duì)列。圖像切片模塊主要實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)計(jì)算、突發(fā)讀取信息生成、切片數(shù)據(jù)讀取和切片數(shù)據(jù)寫入等功能。切片圖像上傳模塊采用中斷的方式，當(dāng)切片圖像緩存完畢時(shí)，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(qiáng)大的并行處理能力，可以并行處理大量像素?cái)?shù)據(jù)，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(jù)特定需求進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)，適用于需要快速定制和優(yōu)化的應(yīng)用場景。GPU雖然是針對圖形處理設(shè)計(jì)的，但也可以用于通用計(jì)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(yán)格要求的應(yīng)用。GPU在處理大規(guī)模并行計(jì)算時(shí)性能突出，但功耗相對較高，適合對性能要求較高的應(yīng)用。
• 實(shí)時(shí)性：FPGA具有較低的延遲，適合對實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場景，如遙感圖像處理中的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)也能提供較高的實(shí)時(shí)性能，但相比FPGA可能存在一定延遲。

典型應(yīng)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(gè)小塊（切片），然后對每個(gè)小塊進(jìn)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(xué)影像等領(lǐng)域中，圖像切片算法可將大圖像分割成多個(gè)小塊進(jìn)行處理，然后將處理后的小塊圖像拼接在一起，實(shí)現(xiàn)全景圖像的顯示或醫(yī)學(xué)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(wù)中，將圖像分割成多個(gè)區(qū)域或?qū)ο蟆＿@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(chǔ)。
• 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(jìn)行處理，加快處理速度和降低內(nèi)存占用。例如，在圖像濾波、增強(qiáng)、修復(fù)等操作中，可分塊處理圖像。
• 圖像傳輸：在網(wǎng)絡(luò)傳輸圖像時(shí)，圖像切片算法可以將大圖像分割成多個(gè)小塊進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，圖像切片算法可將大型數(shù)據(jù)集中的圖像切片成小塊，便于模型的訓(xùn)練和處理，有助于提高訓(xùn)練效率和減少內(nèi)存占用。