城市勘测
城市勘測
성시감측
URBAN GEOTECHNICAL INVESTIGATION & SURVEYING
2010年
2期
96-98
,共3页
张海军%陈圣波%张旭晴%王亚楠
張海軍%陳聖波%張旭晴%王亞楠
장해군%진골파%장욱청%왕아남
遥感图像去噪%GPU%KNN%并行处理
遙感圖像去譟%GPU%KNN%併行處理
요감도상거조%GPU%KNN%병행처리
遥感图像在数据采集和传输过程中受到各种噪声干扰,影响了图像本身的质量,不利于遥感图像的应用.本文利用最邻近算法(KNN算法),在基于图像处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的统一计算设备架构(CUDA)架构下,实现了对遥感图像进行了去噪声的并行处理,并与在CPU下的串行处理做了对比,处理速度平均提高近3 000倍.遥感图像的其他处理也可以基于GPU实现.
遙感圖像在數據採集和傳輸過程中受到各種譟聲榦擾,影響瞭圖像本身的質量,不利于遙感圖像的應用.本文利用最鄰近算法(KNN算法),在基于圖像處理器(Graphic Processing Unit,GPU)的統一計算設備架構(CUDA)架構下,實現瞭對遙感圖像進行瞭去譟聲的併行處理,併與在CPU下的串行處理做瞭對比,處理速度平均提高近3 000倍.遙感圖像的其他處理也可以基于GPU實現.
요감도상재수거채집화전수과정중수도각충조성간우,영향료도상본신적질량,불리우요감도상적응용.본문이용최린근산법(KNN산법),재기우도상처리기(Graphic Processing Unit,GPU)적통일계산설비가구(CUDA)가구하,실현료대요감도상진행료거조성적병행처리,병여재CPU하적천행처리주료대비,처리속도평균제고근3 000배.요감도상적기타처리야가이기우GPU실현.
