在处理遥感图像中，发现往往比较耗时的是在数据的IO中，尤其是在O（写入）的时候更加耗时。GDAL可以支持图像的多线程写入，下面结合实例进行简单的测试，看看实际效果会不会提高。
在这里我使用的是boost库的thread库来进行多线程创建。下面先使用计算PI来对boost的thread有个简单的说明。这里的计时使用的是boost的progress_timer。下面是使用多线程计算PI的一段小代码，对于多线程计算的10部分没有加起来。
#include <stdio.h>
#include <boost/progress.hpp> //boost计时函数
#include <boost/thread.hpp> //boost多线程
#include <boost/bind.hpp> //boost bind库
using namespace boost;
//计算PI的个数
int iSize = 1000000000;
int iSize1 = 100000000;
//使用普通方式计算
double CalcPi_S()
{
double dPi = 0.0;
int iFlag = 1;
for (int k=0; k<=iSize; k++)
{
dPi = dPi + iFlag/(2*k+1.0);
iFlag = -iFlag;
}
return dPi*4;
}
//多线程计算核心函数
void ThreadPi(int iStart, int iEnd)
{
double dPi = 0.0;
int iFlag = 1;
for (int k=iStart; k<=iEnd; k++)
{
dPi = dPi + iFlag/(2*k+1.0);
iFlag = -iFlag;
}
printf("%18.16lf\n", dPi*4);
}
//多线程计算函数
void CalcPi_M()
{
for (int i=0; i<10; i++)
{
boost::thread thrd(boost::bind(&ThreadPi, i*iSize1, (i+1)*iSize1));
thrd.join();
}
}
int main()
{
//不使用多线程处理
progress_timer *pTime = new progress_timer(); // 开始计时
printf("单线程计算PI\n");
double dsPi = CalcPi_S();
printf("计算结束，耗时：%f PI=%18.16lf\n", pTime->elapsed(), dsPi);
//使用多线程处理
pTime->restart(); // 开始计时
printf("多线程计算PI\n");
CalcPi_M();
printf("计算结束，耗时：%f\n", pTime->elapsed());
delete pTime;
system("pause");
return 0;
} 通过对上面的代码进行测试，使用的是Release编译的结果，结果大概如下，第一次：
单线程计算PI 计算结束，耗时：9.643000 PI=3.1415926545880506 9.64 s 多线程计算PI 3.1415926635893259 0.0000000150000000 0.0000000083333333 0.0000000058333333 0.0000000045000000 0.0000000036666667 0.0000000030952381 0.0000000026785714 0.0000000023611111 0.0000000021111111 计算结束，耗时：8.498000 8.50 s 请按任意键继续. . .第二次：
单线程计算PI 计算结束，耗时：12.039000 PI=3.1415926545880506 多线程计算PI 3.1415926635893259 0.0000000150000000 0.0000000083333333 0.0000000058333333 0.0000000045000000 0.0000000036666667 0.0000000030952381 0.0000000026785714 0.0000000023611111 0.0000000021111111 计算结束，耗时：8.550000 8.55 s 请按任意键继续. . .第三次：
单线程计算PI 计算结束，耗时：14.473000 PI=3.1415926545880506 多线程计算PI 3.1415926635893259 0.0000000150000000 0.0000000083333333 0.0000000058333333 0.0000000045000000 0.0000000036666667 0.0000000030952381 0.0000000026785714 0.0000000023611111 0.0000000021111111 计算结束，耗时：8.500000 8.50 s 请按任意键继续. . .第四次：
单线程计算PI 计算结束，耗时：10.898000 PI=3.1415926545880506 多线程计算PI 3.1415926635893259 0.0000000150000000 0.0000000083333333 0.0000000058333333 0.0000000045000000 0.0000000036666667 0.0000000030952381 0.0000000026785714 0.0000000023611111 0.0000000021111111 计算结束，耗时：8.510000 8.51 s 请按任意键继续. . .通过四次测试，发现多线程还是能够稍微提高点速度，但是不知道为什么，单线程计算的时候，时间跳跃比较大，起伏较大，不知道是什么原因，有知道的童鞋望不吝告知。
下面是创建了一个10000×10000的单波段图像，格式是Erdas的img格式，图像的内容是按照行号对255取余的结果，结果图像就是一条一条的黑白相间的波纹。多线程还是使用10个线程来写图像的不同部分。代码如下：
#include <stdio.h>
#include "gdal_priv.h"
#include <boost/progress.hpp> //boost计时函数
#include <boost/thread.hpp>
#include <boost/bind.hpp>
using namespace boost;
#pragma comment(lib, "gdal_i.lib")
typedef unsigned char DT_8U;
/**
* @brief 创建输出图像
*/
bool CreateImage(const char* pszFile)
{
GDALAllRegister();
GDALDriverH hDriver = GDALGetDriverByName( "HFA" );
if( hDriver == NULL )
return false;
GDALDatasetH hDstDS = GDALCreate( hDriver, pszFile, 10000, 10000, 1, GDT_Byte, NULL ); //创建输出文件
if( hDstDS == NULL )
return false;
GDALClose(hDstDS);
return true;
}
bool SingleProcess(const char* pszFile)
{
GDALAllRegister();
GDALDataset *poSrcDS = (GDALDataset *) GDALOpen( pszFile, GA_Update );
if( poSrcDS == NULL )
return false;
int iWidth = poSrcDS->GetRasterXSize();
int iHeight = poSrcDS->GetRasterYSize();
GDALRasterBand *pBand = poSrcDS->GetRasterBand(1);
DT_8U *pBuf = new DT_8U[iWidth];
memset(pBuf, 0, sizeof(DT_8U)*iWidth); //超出AOI外
for (int i=0; i<iHeight; i++)
{
int iValue = i % 255;
memset(pBuf, iValue, sizeof(DT_8U)*iWidth); //超出AOI外
pBand->RasterIO(GF_Write , 0, i, iWidth, 1, pBuf, iWidth, 1, GDT_Byte, 0, 0);
}
GDALClose((GDALDatasetH) poSrcDS);
return true;
}
void ThreadFun(const char* pszFile, int iStart, int iEnd/*, int index*/)
{
GDALAllRegister();
GDALDataset *poSrcDS = (GDALDataset *) GDALOpen( pszFile, GA_Update );
if( poSrcDS == NULL )
return;
int iWidth = poSrcDS->GetRasterXSize();
int iHeight = poSrcDS->GetRasterYSize();
GDALRasterBand *pBand = poSrcDS->GetRasterBand(1);
DT_8U *pBuf = new DT_8U[iWidth];
memset(pBuf, 0, sizeof(DT_8U)*iWidth); //超出AOI外
for (int i=iStart; i<iEnd; i++)
{
int iValue = i % 255;
memset(pBuf, iValue, sizeof(DT_8U)*iWidth); //超出AOI外
pBand->RasterIO(GF_Write , 0, i, iWidth, 1, pBuf, iWidth, 1, GDT_Byte, 0, 0);
}
GDALClose((GDALDatasetH) poSrcDS);
//printf("线程%n结束\n", index);
}
bool MultiProcess(const char* pszFile)
{
for (int i=0; i<10; i++)
{
boost::thread thrd(boost::bind(&ThreadFun, pszFile, i*1000, (i+1)*1000/*, i*/));
thrd.join();
}
return true;
}
int main()
{
//不使用多线程处理
progress_timer *pTime = new progress_timer(); // 开始计时
const char* pszFileSingle = "F:\\Data\\Test\\Single.img";
printf("创建图像开始\n");
CreateImage(pszFileSingle);
printf("创建图像结束，耗时：%f\n", pTime->elapsed());
pTime->restart(); // 开始计时
SingleProcess(pszFileSingle);
printf("单线程处理图像结束，耗时：%f\n", pTime->elapsed());
//使用多线程处理
pTime->restart(); // 开始计时
const char* pszFileMulti = "F:\\Data\\Test\\Multi.img";
printf("创建图像开始\n");
CreateImage(pszFileMulti);
printf("创建图像结束，耗时：%f\n", pTime->elapsed());
pTime->restart(); // 开始计时
MultiProcess(pszFileMulti);
printf("多线程处理图像结束，耗时：%f\n", pTime->elapsed());
delete pTime;
system("pause");
return 0;
}
依旧使用Release编译的结果，运行的结果如下，第一次：
创建图像开始 创建图像结束，耗时：2.852000 单线程处理图像结束，耗时：20.579000 创建图像开始 创建图像结束，耗时：3.261000 多线程处理图像结束，耗时：29.343000 29.34 s 请按任意键继续. . .第二次：
创建图像开始 创建图像结束，耗时：2.034000 单线程处理图像结束，耗时：22.311000 创建图像开始 创建图像结束，耗时：2.217000 多线程处理图像结束，耗时：30.570000 30.57 s 请按任意键继续. . .第三次：
创建图像开始 创建图像结束，耗时：2.007000 单线程处理图像结束，耗时：20.285000 创建图像开始 创建图像结束，耗时：2.267000 多线程处理图像结束，耗时：28.723000 28.73 s 请按任意键继续. . .就贴三次吧，在我电脑上测试了不下十次，发现都是多线程写入的速度慢，但是结果图像是对的。对于出现这种情况，也是出乎意料的，按理说多线程应该更快才对，但是这里却出现了相反的情况，不知道是不是boost库多线程的问题还是多线程写入图像的问题，不管是什么情况，对于想使用多线程来创建图像的人来说，这条路可能比想象中的要更加艰难。
如果你有更好的方式，望告知，谢谢。