Performance optimization of JPEG 2000 decompression for ground observation satellite operations

Yüksek sıkıştırma performansı, bit hatalarına karşı dayanımı ve kayıpsız modun yanısıra esnek kayıplı modları desteklemesi nedeniyle JPEG 2000, uydu görüntü işleme, uzaktan algılama ve diğer birçok alanda sıklıkla kullanılan bir görüntü sıkıştırma standardıdır. Kamera ve haberleşme teknolojisinin gelişmesiyle birlikte yer gözlem uydu görüntülerinin çözünürlükleri ve indirme hızları gün geçtikçe artmaktadır. Dolayısıyla JPEG 2000 kod çözme dahil olmak üzere, uydu operasyonu dahilindeki tüm görüntü işleme aşamalarının eş zamanlı olarak hızlandırılması büyük önem arz etmektedir. Literatürde JPEG 2000 kod çözme işleminin GPU'da hızlandırılmasına dair, yer gözlem uydu operasyonlarına doğrudan uyarlanabilecek çalışmalar yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, öncelikli olarak JPEG 2000 kod çözücünün GPU'da CUDA optimizasyon yöntemleriyle hızlandırılması konu alınmıştır. Buna ek olarak, GPU ve CPU işlemcilerin birlikte tam verimlilikte kullanıldığı bir hibrit kod çözücü tasarımı önerilmiştir. Son olarak, homojen düğümlerden oluşan, esnek ve ölçeklenebilir bir dağıtık JPEG 2000 kod çözücü mimarisi tasarlanmıştır. Bu çalışmanın, uydu görüntü işleme sürecindeki diğer aşamaların hızlandırılmasına yönelik gelecek çalışmalar için faydalı bir referans ve perspektif kazandıracağı öngörülmektedir.Due to its high compression performance, bit-error resilience, and support for both lossly and flexible lossy modes, JPEG 2000 is an image compression standard which is widely used in satellite image processing, remote sensing and many other fields. With the recent advancements in camera and telecommunication technology, resolution and download rate of ground observation satellite imagery are continually increasing. This makes it crucially important to simultaneously speed-up all image processing stages in satellite operations, including JPEG 2000 decompression. Existing work in literature regarding the optimization of JPEG 2000 for GPU is insufficient in terms of applicability to ground observation satellite operations. This work primarily focuses on speeding-up the JPEG 2000 decoder for GPU using CUDA optimization techniques. Also a hybrid decoder has been proposed which involves utilization of CPU and GPU together at maximum efficiency. Lastly, a distributed homogeneous JPEG 2000 decoder architecture has been proposed which is highly flexible and scalable. This work is anticipated to provide a useful reference and perspective to future studies regarding the speed-up of other stages in satellite image processing

Uydu Görüntülerinin Düşük Frekanslı Bileşenlerinden Yüksek Hızlı Bulut Tespiti

25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (2017 : Antalya, TURKEY )Being able to rapidly detect clouds in satellite imagery is critical in terms of increasing mission efficiency of ground observation satellites. In this work, a new approach has been proposed for cloud detection involving the utilisation of lowfrequency Discrete Wavelet Transform (DWT) components whose sizes are 1/64 of the original image sizes. In the proposed method, several texture features are calculated from the low-frequency DWT components and the cloud pixels are detected by using a KNearest Neighbors (KNN) classifier. The proposed method has been tested on the Gokturk-2 images. Since the utilization of lowfrequency components leads to a significant loss in detail; the cloud detection performance have decreased to some extent. Nevertheless the obtained results were found to be sufficient for determining the cloudiness rate at a small margin of error, and at approximately 145x increased processing speed.Yer gözlem uydularınınn görev verimliliğiini artırabilmek için uydu görüntülerindeki bulutların hızlı bir şekilde tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada orijinal görüntülerden 1/64 oranında küçük ebatlarda olan düşük frekanslı Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) bileşenlerinden bulut tespit etmeyi amaçlayan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen çözümde düşük frekanslı bileşenlerin bir takım doku öznitelikleri hesaplanmakta ve K-En Yakın Komşu (KEYK) sınıflandırıcısıyla bulutlu pikseller tespit edilmektedir. Önerilen yöntem Göktürk-2 görüntüleri üzerinde test edilmiştir. Düşük frekanslı ADD bileşenlerinin kullanılması önemli ölçüde detay kaybına yol açtığından; bulut tespit başarımı orijinal görüntülerin kullanımına kıyasla bir miktar düşmüştür. Bununla birlikte görüntülerdeki bulutluluk oranının az bir hata payıyla tespit edilebilmesine olanak sağlayacak sonuçlar elde edilmiş ve işleme hızı yaklaşık 145 kat gibi önemli bir artış göstermişti