基于GPU的高光谱图像并行处理

来源 :第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:d250028908
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  图形处理器(GPU)[1-2]的通用计算是当下并行计算的研究热点.GPU具有强大的并行处理能力,近些年统一计算机设备架构(CUDA)的出现,为实现GPU并行提供了软硬件环境.随着传感器、航天航空技术的发展和高光谱遥感图像分辨率的提高,其海量数据量及庞大数据运算规模使得对处理器的运算能力、存储带宽、内存大小和I/O性能有高水平要求,对图像并行处理的需求也日益增长.当下遥感领域迫切需要验证将高光谱图像处理算法与GPU平台相结合的可行性.基于GPU的异构编程模型利用GPU空闲时间进行高性能计算,利用其并行计算能力对大规模矩阵运算和浮点数运算部分进行优化,大幅度提升系统处理效率并保证计算精度.高光谱图像在传输和采集的过程中,总不可避免会引入噪声,降低了高光谱图像信息的有效性,在进行地物分类前需要对噪声予以去除.因此,本文提出一种基于GPU的高光谱并行处理方式,利用CUDA编程架构实现K近邻(KNN)滤波算法和非局部均值(NLM)滤波算法[3-4]的GPU并行计算,可以获得一定的加速比.
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