针对局部窗口K分布检测算法运算速度慢、计算效率低的问题,提出了一种基于局部窗口K分布的快速舰船目标检测算法。该算法首先采用迭代分割算法对原始合成孔径雷达(SAR)图像进行预筛选处理,根据预筛选选出潜在目标,在原始SAR图像中剔除潜在目标像素;然后利用背景图像计算二阶和四阶积分图像,在每一个像素点处采用滑动窗口的方式,在积分图像中进行加减计算确定所在位置的二四阶矩并估计K分布的参数;其次,确定概率密度函数后,通过求解函数得到检测阈值,根据检测阈值确定感兴趣区域;最后,通过模糊差影的鉴别方法对目标中的虚警目标进行进一步剔除,进而完成检测。通过实测SAR图像检测实验,积分算法与局部窗口的K分布算法相比将运算所需时间降低了50%,基于模糊差影的鉴别算法将品质因素由44.4%提高到100%。所提算法既保证了算法的实时性,又提高了检测的精度,在进行SAR舰船自动检测方面具有一定的应用价值。

为了加快气溶胶光学厚度(AOD)反演计算速度,基于SYNTAM串行算法,提出了循环分块划分和聚合通信的策略,利用消息传递模型,在中国气象局的IBM Cluster 1600高性能计算机系统上,并行实现了从MODIS双星(TERRA和AQUA)卫星数据反演AOD。试验结果表明该方法大大减少了计算时间,与地面太阳光度计实测AOD数据进行对比验证,发现所有站点处的AOD反演相对误差小于22%,表明这种并行方法可以满足高精度监测空气质量要求。