基于GPU的遥感图像前期处理算法研究与应用

发布时间：2018-12-11 15:45

【摘要】：针对传统的遥感图像前期处理算法在面对海量地面数据时计算时间很难满足需求的问题,基于RPC模型的遥感成像几何校正算法的并行加速和基于SIFT特征提取的图像匹配技术的并行加速研究。针对几何校正的主要步骤及其速度瓶颈问题,提出了可采用的并行加速方法,同时结合SIFT的特点提出了并行优化加速的方案。采用基于数据划分的并行方法对遥感图像的几何校正和SIFT特征提取算法进行加速。最后利用CUDA环境,在CPU+GPU异构系统下,设计试验对两个算法优化并行提速,试验结果表明,提出的加速方案和优化算法能大幅提高遥感图像的前期处理效率。
[Abstract]:In view of the problem that the traditional pre-processing algorithm of remote sensing image is difficult to meet the requirement of computing time in the face of massive ground data. Parallel acceleration of geometric correction algorithm of remote sensing imaging based on RPC model and parallel acceleration of image matching technology based on SIFT feature extraction. Aiming at the main steps of geometric correction and the speed bottleneck problem, a parallel acceleration method is proposed, and a parallel optimization acceleration scheme is proposed according to the characteristics of SIFT. A parallel method based on data partitioning is used to accelerate the geometric correction and SIFT feature extraction of remote sensing images. Finally, using CUDA environment and CPU GPU heterogeneous system, the experiment is designed to optimize the parallel speed of the two algorithms. The experimental results show that the proposed acceleration scheme and the optimization algorithm can greatly improve the processing efficiency of remote sensing images.
【作者单位】： 商丘职业技术学院;
【基金】：河南省教育厅科学技术研究重点项目:沉浸式虚拟漫游技术研究(14B520044)
【分类号】：TP751

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本文编号：2372805