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《兰州交通大学》 2013年
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数字摄影测量影像数据的GPU并行处理研究

王恺  
【摘要】:进入二十一世纪以来,随着科学技术的不断发展,传感器技术取得了长足的进步。测量获取被测物体影像信息的方法也更加多样化,多传感器测量,不同角度测量,大重叠度测量都是当前遥感技术发展的趋势之一。航空、航天影像的高分辨率、大重叠度,致使影像数据量不断增长,海量数据处理已经成为一种趋势。普通的计算机受限于其存储和计算能力,在海量数据处理面前已经力不从心,使用CPU串行处理的生产方式已经难以满足海量数据的高效生产需求。 而GPU的高性能并行计算能力和可编程性则在不断发展,为数字摄影测量中一些算法的并行化提供了很大空间,CUDA的推出更是为GPU在通用计算领域的发展提供了强有力的支撑。本文旨在研究基于GPU的并行计算技术进行影像预处理、影像增强与影像匹配,搭建GPU并行处理平台,将GPU作为核心处理设备,基于CUDA4.0软件开发环境,研究影像数据的GPU并行处理,以此来实现数据的高效处理。 本文的研究选取了PixelGrid系统中影像预处理算法、Wallis滤波算法、影像匹配算法作为研究对象,研究以上算法的GPU并行处理设计,着重于算法在GPU中的并行实现方法,并基于GPU进行了性能优化,以此来提高影像处理算法在摄影测量处理系统中的执行效率。论文完成的主要工作和创新点如下: 1.简单介绍了并行计算平台的相关历史和发展趋势,对数字摄影测量影像数据并行处理的基本模式进行了归纳。系统的论述了GPU的硬件体系架构,CUDA软件编程模型,以及CUDA程序的优化,给出了论文研究所采用的实验平台。 2.提出了一种影像预处理GPU并行算法,将影像的旋转、畸变差改正通过GPU进行并行处理,在重采样操作中,利用GPU进行细粒度并行处理,并根据算法的特点和GPU的体系架构,优化了任务划分与执行配置方案,充分发挥GPU的并行计算优势。 3.提出GPU加速的Wallis影像增强并行算法,算法中加入基于GPU的自适应平滑滤波,利用GPU强大的并行能力,实现了Wallis滤波以及影像自适应平滑的GPU并行处理,在算法中运用了共享存储器对速度进行优化。 4.提出了一种基于GPU的Harris算子影像匹配并行处理方法,在GPU中完成对影像的灰度化、Harris角点提取,重采样、灰度相关匹配,并从线程分配、内存使用、共享存储器(share memory)等方面进行优化,充分的发挥出GPU的巨大并行计算能力。实验结果表明,该方法与CPU串行处理方法相比,其速度得到了明显提升。
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:P231.5

【参考文献】
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