遥感影像融合的GPU加速及性能分析

发布时间：2017-12-16 04:12

  本文关键词：遥感影像融合的GPU加速及性能分析

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【摘要】：遥感影像融合是一种典型的数据密集型和计算密集型运算,常用的串行处理效率较低,研究GPU支持的并行处理方法有一定的现实意义.该文以NVIDIA公司新一代Fermi架构GPU为计算平台,采用CUDA并行计算环境,以SFIM融合算法为例,提出适用于遥感影像融合的并行处理方法.SPOT 5和Quick Bird两组大幅面遥感影像融合并行处理实验结果显示,提出的基于分块的核外计算方法,通用性强,易于实现,加速性能明显,根据整景影像测试结果,采用目前中等级别的GPU加速卡计算性能可提高至107倍.同时,该方法适用性广,可应用于多个影像融合算法.实验结果分析表明,除了GPU卡本身性能外,影响GPU加速性能主要因素包括单次导入影像的计算规模和主机与GPU之间交换数据量.
【作者单位】： 中国测绘科学研究院;
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2011AA120401)资助 国家自然科学基金项目(40901229)资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言遥感影像像素级融合(也称:pansharpening,以下简称:影像融合)通过高分辨率的全色影像增强与其对应的多光谱影像的空间细节信息,其主要目标为,在最小损失多光谱影像光谱特征的情况下,最大限度的增强其空间细节信息[1].已有的影像融合方法多采用正交变换、滤波、小波变换、

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本文编号：1294634