航空兵器
航空兵器
항공병기
HANGKONG BINGQI
2011年
4期
3-6,12
,共5页
高光谱%匹配%CUDA%GPU
高光譜%匹配%CUDA%GPU
고광보%필배%CUDA%GPU
hyperspectral%matching%CUDA%GPU
针对高光谱图像数据量大,光谱匹配计算耗时长的缺点,提出一种CUDA架构下的高光谱图像光谱匹配快速实现方法。首先,在分析高光谱图像特点的基础上,介绍高光谱图像光谱匹配的一般方法;其次,介绍CUDA架构及其特点,依据CUDA架构的特点,将通常的高光谱图像存储格式进行重新组织,并将参考光谱存储在共享内存中,以达到快速访问的目的;最后,将光谱匹配算法中的欧氏距离匹配法、光谱夹角匹配法、光谱相关系数匹配法在CUDA架构下进行实现。将该方法应用于实际的高光谱图像光谱匹配中,可极大地提高传统CPU计算的运算效率。
針對高光譜圖像數據量大,光譜匹配計算耗時長的缺點,提齣一種CUDA架構下的高光譜圖像光譜匹配快速實現方法。首先,在分析高光譜圖像特點的基礎上,介紹高光譜圖像光譜匹配的一般方法;其次,介紹CUDA架構及其特點,依據CUDA架構的特點,將通常的高光譜圖像存儲格式進行重新組織,併將參攷光譜存儲在共享內存中,以達到快速訪問的目的;最後,將光譜匹配算法中的歐氏距離匹配法、光譜夾角匹配法、光譜相關繫數匹配法在CUDA架構下進行實現。將該方法應用于實際的高光譜圖像光譜匹配中,可極大地提高傳統CPU計算的運算效率。
침대고광보도상수거량대,광보필배계산모시장적결점,제출일충CUDA가구하적고광보도상광보필배쾌속실현방법。수선,재분석고광보도상특점적기출상,개소고광보도상광보필배적일반방법;기차,개소CUDA가구급기특점,의거CUDA가구적특점,장통상적고광보도상존저격식진행중신조직,병장삼고광보존저재공향내존중,이체도쾌속방문적목적;최후,장광보필배산법중적구씨거리필배법、광보협각필배법、광보상관계수필배법재CUDA가구하진행실현。장해방법응용우실제적고광보도상광보필배중,가겁대지제고전통CPU계산적운산효솔。
To overcome the drawback of time consuming of spectral matching caused by the large volume of data in hyperspectral image,a new high speed approach based on CUDA is presented.Firstly,the traditional spectral matching approaches are introduced based on the analysis of the characteristic of hyperspectral image.Secondly,the framework and the characteristics of CUDA are briefly discussed.According to the characteristics of CUDA,the general storage format of hyperspectral image is reorganized,and the reference spectrum is stored in shared memory to accelerate the data accessing.Finally,the spectral matching approaches of Euclid distance,spectral angle map,and spectral correlation are implemented in CUDA.This proposed approach can highly improve the efficiency of CPU calculation.
