基于GPU并行计算的太阳自适应光学图像斑点重建技术实现

发布时间：2020-06-20 04:17

【摘要】：在地基太阳观测中,光线在穿越大气层时会受到大气湍流的影响而导致图像扭曲、变形以致质量下降。为了消除或降低大气湍流的影响,包括自适应光学技术和事后图像处理技术在内的许多技术被用来获得高分辨力的太阳图像。本文采用的是基于斑点重建算法的事后图像处理技术。斑点重建算法被分为两个部分:傅里叶振幅重建和傅里叶相位重建。振幅重建部分采用的是斑点干涉法,相位重建部分则采用的是斑点掩模法。然而,由于巨大的数据量以及计算的复杂性,斑点重建算法的计算十分耗时,传统的串行计算方式难以满足实时性要求。GPU由于其强大的计算能力、良好的可编程性以及经济性,为提高算法的计算效率提供了新的思路。为了加速斑点重建算法的计算过程,本研究在讨论了算法原理的基础上,使用CUDA并行计算架构实现了太阳图像斑点重建算法并行化。本文作了如下的工作:第一,介绍了大气湍流对太阳观测的影响,并详细论述了斑点重建算法的原理和步骤。第二,针对斑点重建算法在串行平台上耗时长、重建效率低的问题,利用GPU平台和CUDA框架对不同的步骤提出了各自的并行优化方案。实验结果表明,在我们的运行环境下,一张TiO通道2304×1984像素大小的图像,可以在70s内完成重建,相比运行在CPU上的串行程序,加速比可达7以上。可见,并行化后的算法,重建速度得到了显著的提升。第三、为了进一步减少耗时,本文提出了基于双GPU的加速方法以及基于CPU-GPU协同计算的加速方法。其中基于CPU-GPU协同计算的加速方法又分为在子块内的CPU-GPU协同计算和在子块间的CPU-GPU协同计算两种。实验表明,这三种加速方法相比单GPU情况下的速度都取得了一定程度的提升。可以预见,未来在更多的GPU上,是可以实现太阳图像高分辨力实时重建的。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;P182.2
【图文】：

基于 GPU 并行计算的太阳自适应光学图像斑点重建技术实现台 26cm 口径太阳精细结构望远镜[5]和 1m 新真空太阳望远镜[6]（图 1.1）研制了多套自适应光学系统。虽然运用太阳自适应光学系统能够一定程度上改善成像质量，但受限于客观技术能力，探测区域内的误差不能做到完全校正，依然会存在波前拟合误差、有限校正带宽误差等。此外，对太阳这类扩展目标，由于大气湍流的非等晕性，传统 AO 的探测和矫正区域只有等晕区大小[7]，无法在全视场内获得衍射极限图像。后来，多层共轭自适应光学系统（Multi-Conjugate AdaptiveOptics，MCAO）的概念被提出来[8]，一定程度上解决了校正视场小的问题，但却面临着实现难度大、造价高昂等问题。

没有大气湍流情况下采集到的像（上像（中）；有大气湍流情况下采集到的含有斑点结构 effect of atmospheric turbulence on imaging. Image ulence (top); long exposure image acquired with atmxposure image acquired with spot structure collectedturbulence (bottom)需要对大量的短曝光图像进行大量的复杂计算时观测的要求。一段时间以来，采用性能更群成为可选的方案之一，例如美国大熊湖太阳15]。近些年来，随机 GPU 硬件技术的进步，PU 并行计算应用于太阳图像重建中，并且取

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 伍乐生;谢世煊;;低照度三维船舶图像的重建方法研究[J];舰船科学技术;2018年08期

2 陈多芳;;医学图像重建课程的实验教学研究[J];时代教育;2014年17期

3 廖传平;;X线电子计算机体层摄影的基本结构和原理及临床应用[J];蚌埠医药;1987年01期

4 彭克欧;;X线断层光学模拟重建的进展(一)[J];医疗器械;1987年04期

5 曹少平;顾宏清;印春光;;代数迭代图像重建技术在SPECT图像重建中应用的研究[J];中国医疗器械杂志;2010年01期

6 左广霞;张全虎;贾小龙;刘杰;隋洪志;周志波;;层析γ扫描发射图像重建实验研究[J];核电子学与探测技术;2012年11期

7 范风云,张丙芳,陆军,魏文胜,石梅,南克俊;图像重建联合立体定向放射治疗肺癌36例[J];第四军医大学学报;2004年24期

8 王石嵩,郭文臣,郭洪生;东芝TCT-600HQCT机图像重建系统故障1例[J];中国医学影像技术;2002年07期

9 汪元美,吕维雪;多准则图像重建的神经网络实现[J];通信学报;1992年05期

10 刘鹏翔;季凯帆;邓辉;梅盈;柳翠寅;卫守林;戴伟;王锋;;一种全共享低交换并行高分辨太阳图像重建方法[J];科学通报;2018年02期

相关会议论文 前10条

1 张挺;朱双华;;一种基于多点地质统计法的图像重建方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

2 张唯;;正在开发的三维旋转血管造影图像重建工作站及在神经介入方面的应用(摘要)[A];中华医学会医学工程学分会第一次医学影像设备应用技术研讨会论文集[C];1999年

3 张宇;唐志列;吴泳波;谢家兴;代芬;赵文锋;;多种光声图像重建方法研究[A];中国光学学会2011年学术大会摘要集[C];2011年

4 李灿;张雄伟;刘家金;;PET图像重建方法的比较研究[A];中华医学会第九次全国核医学学术会议论文摘要汇编[C];2011年

5 魏龙;;正电子成像技术现状及发展[A];第十届全国正电子湮没谱学会议论文集[C];2009年

6 张海南;汤日杰;蔡霜;;基于16层CT的4D图像重建及其肺癌放疗中的应用[A];2009中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];2009年

7 张海南;汤日杰;张书旭;蔡霜;彭俊琴;张爱芳;;4维CT图像重建及其肺癌调强放疗中的应用[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年

8 李琳;单保慈;魏龙;刘力;;Micro-PET数据重组与图像重建[A];第九届全国正电子谱学会议论文集[C];2005年

9 王得水;常宇;高斌;轩艳娇;马鑫蕊;张娅;;基于CT图像重建的心室模型及有限元法分析[A];第十届全国生物力学学术会议暨第十二届全国生物流变学学术会议论文摘要汇编[C];2012年

10 金迪;柯丽;;滤波反向投影法在PET图像重建中的应用研究[A];2009中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];2009年

相关重要报纸文章 前3条

1 赵熙熙;用X射线为细胞无损拍照[N];中国科学报;2012年

2 沈小平;知己知彼话CT[N];医药经济报;2001年

3 本报记者 吴苡婷;数字化时代来临 医疗大变革在即[N];上海科技报;2016年

相关博士学位论文 前10条

1 李丹;基于l_0范数约束的稀疏优化算法及其在图像重建中的应用[D];哈尔滨工业大学;2018年

2 刘明明;基于单张图像的室内场景建模技术研究[D];南京大学;2019年

3 EBTESAM MOHAMEED ALHARBI;基于暗原色优先的图像去雾算法研究[D];华南理工大学;2018年

4 张宇;医学层析图像重建和生物组织光传输的研究[D];天津大学;2004年

5 孙雪楠;数值逼近在CT图像重建中的应用[D];吉林大学;2005年

6 田毅;基于状态空间理论的ECT图像重建[D];浙江大学;2006年

7 王静;面向复杂产品的工业CT图像重建与分析技术[D];西北工业大学;2004年

8 袁泽寰;跨图像视觉语义的挖掘研究[D];南京大学;2017年

9 贾梦宇;近场光子输运理论及薄层光学层析非线性图像重建研究[D];天津大学;2017年

10 赵凌云;三维正电子放射断层成像理论及实现[D];浙江大学;2001年

相关硕士学位论文 前10条

1 焦兴洋;基于鸽视顶盖LFP信号的图像重建软件系统设计与实现[D];郑州大学;2019年

2 张馨;ERT传感器优化及图像重建[D];沈阳工业大学;2019年

3 王刚;基于Linux的嵌入式ECT系统研究[D];沈阳工业大学;2019年

4 宣经纬;基于GPU并行计算的太阳自适应光学图像斑点重建技术实现[D];中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所);2019年

5 孟杞凤;基于磁感应断层成像技术的CFRP缺陷评价方法研究[D];南昌航空大学;2019年

6 苗立;离心机粒子分布检测的无线阻抗层析成像系统开发及实验验证[D];西安理工大学;2019年

7 张鹏程;基于块稀疏的电阻抗成像方法研究[D];天津工业大学;2019年

8 谢丰;RGB-D图像协同显著目标计算方法研究[D];安徽大学;2019年

9 李红玉;基于卷积神经网络的ECT图像重建算法研究[D];辽宁大学;2018年

10 赵玲燕;基于Skellam分布的低光子泊松图像重建[D];南京理工大学;2018年

本文编号：2721853