地理空间信息
地理空間信息
지리공간신식
GEOSPATIAL INFORMATION
2011年
6期
47-54
,共8页
GPU%CUDA%遥感影像%并行处理
GPU%CUDA%遙感影像%併行處理
GPU%CUDA%요감영상%병행처리
近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检测和模板匹配3种方法为例,详述了基于CUDA的高效并行处理过程,且对不同大小的实际影像进行了实验。实验结果表明,与CPU计算相比,利用CUDA计算能够获得高达10到40倍的加速比,大大的提升了对遥感影像的处理能力。
近年來,隨著空間遙感技術的髮展,使得遙感影像數據呈幾何級數增長,遙感影像的處理麵臨數據量大、密集度高、計算複雜度高和運算量大等問題。在分析最新GPU（圖形處理單元）的併行架構和統一計算設備架構（CUDA）靈活的可編程性的基礎上,提齣瞭一種基于CUDA的遙感影像的高效處理方法,以遙感影像處理中常用的快速傅裏葉變換、邊緣檢測和模闆匹配3種方法為例,詳述瞭基于CUDA的高效併行處理過程,且對不同大小的實際影像進行瞭實驗。實驗結果錶明,與CPU計算相比,利用CUDA計算能夠穫得高達10到40倍的加速比,大大的提升瞭對遙感影像的處理能力。
근년래,수착공간요감기술적발전,사득요감영상수거정궤하급수증장,요감영상적처리면림수거량대、밀집도고、계산복잡도고화운산량대등문제。재분석최신GPU（도형처리단원）적병행가구화통일계산설비가구（CUDA）령활적가편정성적기출상,제출료일충기우CUDA적요감영상적고효처리방법,이요감영상처리중상용적쾌속부리협변환、변연검측화모판필배3충방법위례,상술료기우CUDA적고효병행처리과정,차대불동대소적실제영상진행료실험。실험결과표명,여CPU계산상비,이용CUDA계산능구획득고체10도40배적가속비,대대적제승료대요감영상적처리능력。
