隨著遙感和成像技術的不斷進步和普及，獲取大量高分辨率的遙感圖像已成為可能。這些大規模的遙感圖像數據需要進行有效的處理和分析，以提取有用的信息，進行進一步的應用。遙感圖像切片技術應運而生，該技術可以將大型遙感圖像分割成圖像切片信息，以便更有效地處理和分析圖像數據。

中科億海微自主研制的AI目標識別加速卡，基于FPGA+GPU異構并行計算處理架構設計，內嵌深度學習AI推理框架引擎，可實現圖像處理的目標識別加速應用。

圖 AI目標識別加速卡實物圖

中科億海微的遙感圖像切片解決方案，基于自研的AI目標識別加速卡，FPGA實現遙感圖像預處理如圖像切片等預處理，GPU實現圖像感知功能。通過FPGA以滑窗的方式將原始大尺寸遙感圖像切分成固定尺寸的分片圖像，然后依次把每一個分片圖像輸入到GPU進行目標識別處理，大大提升了圖像數據處理和目標檢測識別的效率。

圖 遙感圖像切片原理框圖

圖像切片系統由圖像解碼模塊、原始圖像下發模塊、圖像切片模塊、切片圖像上傳模塊組成。

圖像解碼模塊在主控CPU中實現，主要實現TIFF、IMG、JPG、BMP等主流圖像文件格式的圖像解碼，解析為多波段的圖像立方體數據。原始圖像下發模塊實現主控CPU將解析后的圖像數據下發到圖像切片處理板卡的原始圖像幀緩存隊列。圖像切片模塊主要實現坐標計算、突發讀取信息生成、切片數據讀取和切片數據寫入等功能。切片圖像上傳模塊采用中斷的方式，當切片圖像緩存完畢時，通知GPU讀取圖像。

方案優勢

并行處理能力：FPGA和GPU都具有強大的并行處理能力，可以并行處理大量像素數據，加速圖像分析和處理過程。

• 靈活性：FPGA是可編程的硬件，可以根據特定需求進行定制化設計，適用于需要快速定制和優化的應用場景。GPU雖然是針對圖形處理設計的，但也可以用于通用計算，具有一定的靈活性和通用性。
• 功耗和性能平衡：FPGA在功耗方面通常比較低，且具有較高的性能，適合對功耗有嚴格要求的應用。GPU在處理大規模并行計算時性能突出，但功耗相對較高，適合對性能要求較高的應用。
• 實時性：FPGA具有較低的延遲，適合對實時性要求高的應用場景，如遙感圖像處理中的實時監測和分析。GPU在處理大規模數據時也能提供較高的實時性能，但相比FPGA可能存在一定延遲。

典型應用場景

圖像壓縮：圖像切片算法常用于圖像壓縮中，將圖像分割成多個小塊（切片），然后對每個小塊進行壓縮處理。這種方式可以減小圖像文件大小，節省存儲空間和傳輸帶寬。

• 圖像拼接：在全景圖像、醫學影像等領域中，圖像切片算法可將大圖像分割成多個小塊進行處理，然后將處理后的小塊圖像拼接在一起，實現全景圖像的顯示或醫學影像的分析。
• 圖像分割：圖像切片算法也常用于圖像分割任務中，將圖像分割成多個區域或對象。這有助于在圖像中識別和分離不同的物體或區域，為后續的圖像分析和識別提供基礎。
• 圖像處理：在圖像處理過程中，圖像切片算法可將大型圖像分割成小塊進行處理，加快處理速度和降低內存占用。例如，在圖像濾波、增強、修復等操作中，可分塊處理圖像。
• 圖像傳輸：在網絡傳輸圖像時，圖像切片算法可以將大圖像分割成多個小塊進行傳輸，有助于提高傳輸效率和穩定性。接收端可以按順序接收和重組這些圖像切片。
• 機器學習和深度學習：在訓練深度學習模型時，圖像切片算法可將大型數據集中的圖像切片成小塊，便于模型的訓練和處理，有助于提高訓練效率和減少內存占用。