基于CUDA和OpenGL互操作的遥感影像快视研究

发布时间：2025-03-18 22:56

　　 针对双通道、高码速率的高分辨率光学遥感卫星吉林一号A星下传数据的实时快视需求,提出了一种基于CUDA和OpenGL互操作的遥感影像快视方法,采用CUDA C语言利用GPU并行地从原始码流中提取出像素数据并存入像素缓冲对象,之后不必将像素数据传送回主存,而是基于互操作接口将显存中像素缓冲对象作为纹理数据源直接递送给OpenGL纹理绘制接口完成影像快视显示,整个过程不需要任何数据移动或复制。实践表明,与由CPU完成数据提取和图像绘制相比,该方法可快速完成数据并行提取,提高影像快视效率,并释放CPU。

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【部分图文】：

图1 CUDA编程模型

CUDA运算涉及的存储器共有寄存器、局部存储器、共享存储器、全局存储器、常量存储器、纹理存储器等六种，如图2所示。其中，寄存器和局部存储器是每个线程独享的，共享存储器只能被一个线程块享有，全局存储器可以被所有线程访问，纹理存储器和常量存储器可被所有线程以只读方式访问[13]。Gr....

图2 CUDA存储器模型

图1CUDA编程模型2实时快视算法设计与实现

图3 算法总体流程图

算法的总体流程为:(1)初始化OpenGL环境、选择合适的CUDA设备;(2)创建OpenGL像素缓冲对象并注册为CUDA资源;(3)创建OpenGL纹理;(4)创建矩形绘制窗口顶点和纹理坐标;(5)接收实时网络数据或读取回放文件数据并传递到GPU显存;(6)映射CUDA资源并返....

图4 利用CUDA并行提取原始码流数据示意图

针对该问题，本文采用CUDA来加速影像像素数据提取。实际上，分析码流数据的特点可知，原始数据每40位对齐，即每取五个字节原始数据可以提取出四个10位像素，再将其截取为四个8位像素值。具体方法为:第一个10位取第一个字节+第二个字节的高两位;第二个10位取第二个字节的低六位+第三个....

本文编号：4036300