本文關(guān)鍵詞：遙感影像融合的GPU加速及性能分析

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【摘要】：遙感影像融合是一種典型的數(shù)據(jù)密集型和計算密集型運(yùn)算,常用的串行處理效率較低,研究GPU支持的并行處理方法有一定的現(xiàn)實意義.該文以NVIDIA公司新一代Fermi架構(gòu)GPU為計算平臺,采用CUDA并行計算環(huán)境,以SFIM融合算法為例,提出適用于遙感影像融合的并行處理方法.SPOT 5和Quick Bird兩組大幅面遙感影像融合并行處理實驗結(jié)果顯示,提出的基于分塊的核外計算方法,通用性強(qiáng),易于實現(xiàn),加速性能明顯,根據(jù)整景影像測試結(jié)果,采用目前中等級別的GPU加速卡計算性能可提高至107倍.同時,該方法適用性廣,可應(yīng)用于多個影像融合算法.實驗結(jié)果分析表明,除了GPU卡本身性能外,影響GPU加速性能主要因素包括單次導(dǎo)入影像的計算規(guī)模和主機(jī)與GPU之間交換數(shù)據(jù)量.
【作者單位】： 中國測繪科學(xué)研究院;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2011AA120401)資助 國家自然科學(xué)基金項目(40901229)資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： 1引言遙感影像像素級融合(也稱:pansharpening,以下簡稱:影像融合)通過高分辨率的全色影像增強(qiáng)與其對應(yīng)的多光譜影像的空間細(xì)節(jié)信息,其主要目標(biāo)為,在最小損失多光譜影像光譜特征的情況下,最大限度的增強(qiáng)其空間細(xì)節(jié)信息[1].已有的影像融合方法多采用正交變換、濾波、小波變換、

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