题目：并行遥感图像处理分类模块的设计与实现

遥感图像目前在科研的各个领域都发挥了很重要的作用.随着我国航空航天技术的快速发展，越来越多的遥感图像数据产生.很好的利用这些宝贵的地球数据是当今发展的新课题。然而遥感图像分类以对遥感图像中的地物进行识别为目的，无论是地物的信息提取、灾害的监测、影像制图等都离不开图像分类，因此遥感图像分类处理在遥感图像处理中有着重要的地位。本文主要对分类算法中监督分类和非监督分类中的8种算法并行化，解决了处理中处理速度慢，效果差等一些问题。对于在并行算法中需要解决的同步、互斥、数据划分等技术难点，在本文中都得到很好的解决。其中并行化的算法有监督分类中主要包括平行六面体分类、波谱角分类、二值编码分类、马氏距离分类，最大似然分类，最小距离分类，非监督分类包括K-means和isodata。通过并行化以上几种分类算法，从而提高分类模块的分类效率，通过对各种算法的实验结果、时间复杂度分析，都能得到很好结果。并对各种不同分类方法优缺点进行分析，将结果与ENVI软件进行对比来验证并行分类算法的分类效果。