一种基于多核架构的计算凸壳的并行方法

    公开(公告)号:CN103116593B

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201210186883.0

    申请日:2012-06-08

    Abstract: 本发明针对上述现有凸壳算法存在的不足,提供了一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法,包括以下步骤:(1)找到初始点集合的初始不完全凸壳,其各边用逆时针方向的有向边表示;(2)根据初始不完全凸壳对点集合进行分类,找出各条有向边的所有外点;(3)迭代地并行地生长初始不完全凸壳中的每一条有向边;(4)删除最终所得凸壳上的非凸壳顶点。本发明有效地对原算法进行了优化从而充分节省了运算资源。并对原算法中点集分类过程和迭代过程进行了并行扩展,充分利用了多核处理器的并行计算资源;更进一步通过并行、串行的自适应选择来控制并行任务粒度以控制并行加速比,并消除了可能产生的瓶颈。

    基于Delaunay三角网的气象要素插值评估方法

    公开(公告)号:CN104484900A

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201410485014.7

    申请日:2014-09-22

    CPC classification number: G06T17/20

    Abstract: 本发明提供了基于Delaunay三角网的气象要素插值评估方法。所述方法对区域观测站的气象要素数据进行特定规则取样或者随机取样;使用二维凸壳并行算法建立气象要素的Delaunay三角网;对气象要素数据进行Delaunay三角网的变分辨率空间插值,得到气象要素空间分布;根据逆向工程的方法思想,对气象要素在时空分布进行近似反求,从而得到区域尺度上的气象要素数据。本发明方法在传统的气象要素插值方法的基础上,根据空间插值能够保留原来观测数据不变和在效率与准确度之间的权衡的实际应用要求,将整个网格的偏差和平滑度控制在一定的阈值范围内,从而得到更精确的气象要素数据。

    一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法

    公开(公告)号:CN103116593A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201210186883.0

    申请日:2012-06-08

    Abstract: 本发明针对上述现有凸壳算法存在的不足,提供了一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法,包括以下步骤:(1)找到初始点集合的初始不完全凸壳,其各边用逆时针方向的有向边表示;(2)根据初始不完全凸壳对点集合进行分类,找出各条有向边的所有外点;(3)迭代地并行地生长初始不完全凸壳中的每一条有向边;(4)删除最终所得凸壳上的非凸壳顶点。本发明有效地对原算法进行了优化从而充分节省了运算资源。并对原算法中点集分类过程和迭代过程进行了并行扩展,充分利用了多核处理器的并行计算资源;更进一步通过并行、串行的自适应选择来控制并行任务粒度以控制并行加速比,并消除了可能产生的瓶颈。

    基于局部方差和加权相结合的小波气象卫星云图融合方法

    公开(公告)号:CN102646272A

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN201210042226.9

    申请日:2012-02-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于局部方差和加权相结合的小波气象卫星云图融合方法。其步骤为:(1)对读入的气象卫星红外云图和可见光云图进行配准,重采样为大小一致的图像;(2)对红外云图和可见光云图进行小波多层分解,得到不同分解水平上各自的低频近似子图像和高频细节子图像;(3)对低频分量和高频分量分别进行融合;(4)对融合后的小波系数进行小波逆变换,得到融合后的云图。其有益效果为:融合图像在融合了可见光云图的纹理和细节信息的同时,更好地保持了原红外图像的红外信息,云层特性更为分明,将在强对流天气监测和预警业务等天气分析和预报中发挥比原始云图更突出的作用。

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