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CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像處理中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-02-04 22:06
  近年來,CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用得到了廣泛關(guān)注。首先介紹CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)的體系架構(gòu)及發(fā)展歷程。其次,介紹光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理流程。接下來,對(duì)CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像預(yù)處理、后續(xù)處理領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行介紹。最后對(duì)CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行分析和總結(jié),分析可知,CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域應(yīng)用具有可行性且前景廣闊,但仍需解決算法并行化設(shè)計(jì)、優(yōu)化及CPU和GPU負(fù)載平衡等關(guān)鍵問題,這對(duì)推動(dòng)CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用具有重要意義。 

【文章來源】:紅外與激光工程. 2020,49(S1)北大核心

【文章頁數(shù)】:9 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)的體系架構(gòu)及發(fā)展歷程
    1.1 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)的體系架構(gòu)
    1.2 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)發(fā)展歷程
2 光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理流程
    2.1 相對(duì)輻射校正
    2.2 影像復(fù)原
    2.3 幾何校正
    2.4 影像融合
    2.5 目標(biāo)識(shí)別
3 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀
    3.1 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像預(yù)處理中的研究現(xiàn)狀
    3.2 CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)在光學(xué)遙感影像后續(xù)處理中的研究現(xiàn)狀
4 關(guān)鍵技術(shù)問題
5 未來發(fā)展趨勢(shì)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[6]空間遙感測(cè)繪光學(xué)系統(tǒng)研究綜述[J]. 鞏盾.  中國光學(xué). 2015(05)
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碩士論文
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[2]基于廣義組合核的高光譜圖像GPU并行分類[D]. 甘繼生.南京理工大學(xué) 2018
[3]CPU-GPU異構(gòu)平臺(tái)的性能優(yōu)化研究及其在實(shí)時(shí)信號(hào)模擬技術(shù)中的應(yīng)用[D]. 陳冬冬.浙江大學(xué) 2017
[4]基于GPU的遙感影像融合方法研究[D]. 周嘉男.蘭州交通大學(xué) 2015
[5]CPU/GPU異構(gòu)系統(tǒng)下高光譜遙感影像線性降維并行算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 方民權(quán).國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013



本文編號(hào):3019009

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