在信息化时代,人们对遥感图像处理的实时性要求越来越高,与此同时,随着雷达及传感器技术的发展,遥感图像的分辨率大幅提高,数据量也更加庞大。因此,加快图像处理速度和管理海量数据是遥感图像实时处理必须面对的问题。GPU以其多核特性可加快图像处理速度,满足实时性要求。研究利用GPU加速遥感图像处理,并结合数据库管理图像信息的实时处理技术具有重要意义。本文设计并实现了一个遥感图像实时处理平台,该平台由通用硬件构成,通过运行遥感图像实时处理软件,具有实时处理遥感图像和管理图像信息的功能。平台的主要特征是:使用GPU加速遥感图像处理,使用数据库管理图像信息。论文给出了遥感图像实时处理平台的硬件结构,并从需求分析出发,设计出平台的软件架构,划分了软件的模块组成。然后逐一实现软件各模块的功能,在发送模块和接收模块中,采用socket实现了遥感图像流的实时传输;在存储模块中,通过设计关系数据库,实现了遥感图像流的存储管理和按经纬度信息的检索;在内存管理模块中,通过使用共享内存并结合乒乓缓冲机制,实现了遥感图像的跨进程传输;在GPU调用模块中,解决了图像处理速度慢于图像接收速度而导致的图片积压问题,完成了GPU算法的加载、管理和调用;在显示模块中实现了处理结果的屏幕适配,并展示了平台软件的用户界面。此外,对遥感图像实时处理平台嵌入的图像配准算法进行了实现,即完成了CUDA架构下梯度与互信息结合的图像配准算法的并行化改造。测试了CUDA实现的梯度与互信息结合的图像配准算法的运行效果,并将该CUDA实现嵌入到平台软件中,对软件功能进行测试,测试结果表明,遥感图像实时处理平台实现了图像的实时接收和实时配准,完成了图像信息的管理。