基于CPU-GPU的遥感影像拼接技术研究
发布时间:2017-04-19 21:21
本文关键词:基于CPU-GPU的遥感影像拼接技术研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:近年来自然灾害频繁爆发,使测绘应急保障工作逐渐成为政府的重要职责。由于航空遥感技术不断完善,获取的影像数据呈现海量性、多源性、高分辨率等特点,而以往传统的影像拼接技术在面对大数据量影像拼接,以及应对拼接算法本身的高计算复杂度时显得力不从心。在应急救援中,提高批量影像拼接效率极为关键。 针对传统影像拼接算法效率低下的缺陷,本文首先研究了GPU通用计算架构及CUDA编程技术,提出了利用GPU硬件来加速处理的策略,最后集成实现应急遥感影像快速拼接系统,并进行性能和拼接质量分析。具体研究工作如下: (1)论文首先分析了GPU通用计算架构及CUDA编程技术,然后详细剖析CUDA的软件编程模型和存储器模型特性;结合GPU硬件特性,为解决影像拼接算法效率低下的问题,提出了基于CUDA的影像算法并行处理的通用解决方案,为全文的研究工作奠定了技术基础。 (2)针对传统SIFT特征匹配算法效率低下的缺陷,本文提出了基于GPU硬件加速的策略。首先对SIFT算法关键步骤进行剖析,依据CUDA编程策略提出了SIFT并行算法的总体设计并具体实现,最后进行实验测试分析并行算法的性能和特征匹配结果的正确性。 (3)本文从算法效率和融合质量两方面,对比分析了几种常用的影像融合算法,提出了基于CUDA并行化实现多频带融合算法。针对多频带融合算法的核心模块,找出适合于数据并行计算的环节;对并行化算法进行总体设计并实现,最后测试分析并行算法的性能和融合影像质量精度。 (4)在上述研究内容的基础上,本文提出了影像快速拼接方案,,设计并实现应急遥感影像快速拼接系统。主要包括基于重叠区域分块的影像快速特征匹配、消除序列影像配准误差、匀光匀色模块、影像快速融合等主要模块。最后从影像拼接质量、算法性能等方面,对比传统串行模式下影像拼接方法,进行综合分析。 实验表明,基于CPU-GPU的遥感影像快速拼接系统在大幅度缩减拼接时间的同时,能够较好保证拼接影像的质量,达到应急保障的实时性要求。
【关键词】:GPU CUDA编程 应急遥感 影像拼接 SIFT算法 多频带融合
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP751;P237
【目录】:
- 致谢4-5
- 摘要5-6
- Abstract6-8
- 目录8-10
- Contents10-12
- 图清单12-15
- 表清单15-16
- 变量注释表16-17
- 1 绪论17-26
- 1.1 课题研究背景与意义17-19
- 1.2 国内外研究现状及存在问题19-22
- 1.3 研究内容与论文组织结构22-24
- 1.4 实验平台及实验数据24-25
- 1.5 本章小结25-26
- 2 GPU 通用计算编程技术(CUDA)研究26-35
- 2.1 CUDA 的编程模型研究26-28
- 2.2 CUDA 存储器模型研究28-30
- 2.3 CUDA 软硬件架构30-32
- 2.4 CUDA 程序性能优化策略32-33
- 2.5 基于 CUDA 的影像算法并行实现流程33-34
- 2.6 本章小结34-35
- 3 基于 CPU-GPU 的 SIFT 特征匹配并行算法研究35-55
- 3.1 SIFT 算子研究35-43
- 3.2 SIFT 特征匹配并行算法分析和 CUDA 实现43-48
- 3.3 SIFT 特征匹配并行算法优化48-49
- 3.4 实验结果与性能分析49-54
- 3.5 本章小结54-55
- 4 影像拼接重叠区域融合的 GPU 并行化处理55-67
- 4.1 影像融合算法分析与对比56-61
- 4.2 多频带融合算法的 CUDA 实现61-63
- 4.3 多频带融合并行算法优化63-64
- 4.4 实验结果与性能分析64-66
- 4.5 本章小结66-67
- 5 遥感影像快速拼接集成实验与分析67-79
- 5.1 影像快速拼接总体设计67-68
- 5.2 影像快速拼接实现68-74
- 5.3 实验结果与分析74-78
- 5.4 本章小结78-79
- 6 总结与展望79-81
- 6.1 工作总结79-80
- 6.2 进一步的工作展望80-81
- 参考文献81-85
- 作者简历85-87
- 学位论文数据集87
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 赵辉,王秀峰;LM算法在传感器数据融合中的应用[J];传感器技术;2005年05期
3 石丽红,张清浦,刘纪平,栗斌;面向突发事件的防范应急GIS系统的设计与实现[J];测绘科学;2005年01期
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5 刘晓东;朱翊;孙立坚;柳h
本文编号:317157
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