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直方图匹配法：
将图像直方图以标准图像的直方图为标准作变换,使两图像的直方图相同和近似,从而使两幅图像具有类似的色调和反差。在遥感图像处理中,直方图匹配应用于：①图像镶嵌中图像的灰度调节,通过直方图匹配使相邻两幅图像的色调和反差趋于相同。②多时相图像处理中以一个时相的图像为标准,调节另一幅图像的色调与反差,以便作进一步的运算。③以一幅增强后色调和反差比较满意的图像为标准,对另一幅图像作处理,期望得到类似的结果。 直方图匹配法就是使子图像的累积直方图与参考图像的累积直方图相匹配。
矩匹配法：
假定飞行时太阳高度角保持不变且地物分布相对均匀，根据统计理论，无限长航线的图像亮度列均值曲线应趋近于一条直线。当图像存在边缘辐射畸变时， 图像亮度列均值直线则变为一条反映图像边缘辐射畸变特征的曲线，这是用统计方法进行图像边缘辐射畸变校正的理论依据。尽管在现实中航线不可能无限长，但如果取足够长的航线图像为统计单位，从图像列均值曲线上仍能反映出图像中心部位与边缘部位亮度对应的统计规律。
将探测器、扫描方向和路径大气柱的组合视为一个独立的传感器，并假设这些独立的传感器之间是线性关系。把每列像元（即每个独立的传感器获取的图像）的标准差和均值调整到参考列的标准差和增益就足够了。为了满足统计上各列之间相同，要采用较大的图片。
由于航空遥感定量化要求很高，为保证后续应用的有效性，在实现图像边缘辐射校正的同时必须保证数据在空间文和光谱文上的准确性，而过去研究主要集中在空间文上。本研究尝试运用矩匹配法校正高光谱图像的边缘辐射畸变，并分析校正结果。
2.3 并行优化处理
2.3.1 并行处理简介
由于高光谱数据量大，一张图片可能达到上百兆甚至超过1G，因此需要做并行方法来提高处理速度。
并行处理（Parallel Processing）是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。处理机可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配到不同处理机中。而主要问题是并行是一个相互依靠性问题，而不能自动实现。此外，并行也不能保证加速。但是一个在 n 个处理机上执行的程序速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。
并行优化的三种形式：时间并行，空间并行，时间并行+空间并行。
时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。
空间并行指资源重复，在并行性概念中引入空间因素，以“数量取胜”为原则来大幅度提高计算机的处理速度。大规模和超大规模集成电路的迅速发展为空间并行技术带来了巨大生机，因而成为实现并行处理的一个主要途径。空间并行技术主要体现在多处理器系统和多计算机系统。但是在单处理器系统中也得到了广泛应用。
时间并行+空间并行,指时间重叠和资源重复的综合应用，既采用时间并行性又采用空间并行性。
显然，第三种并行技术带来的高速效益是最好的
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