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相似文献
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1.
测绘系统通常有大量图像处理工作,而户外图像采集系统更需要极高的实时性。通过对GPU与CPU分别进行数字图像处理性能测试,结果表明GPU并行计算可以大幅提高图像处理性能:可优化图像预处理、后处理速度,使测绘系统更加实时高效。  相似文献   

2.
采用Open CL框架下的CPU/GPU平台,借助GPU在并行浮点运算方面的巨大优势,提出了DEM并行插值算法;同时以反距离加权插值算法为例,分析了传统插值算法和并行插值算法之间的优缺点与适应性。最后,通过对比实验对两类算法进行了比较。实验表明,当插值点数较少时,GPU并行插值算法效率低于传统算法;然而,当插值点数很高时,并行插值算法的计算效率较传统插值算法有了显著提高,加速的效果甚至高达137倍。实验证明GPU并行插值算法具有很强的可行性。  相似文献   

3.
构建了多视匹配过程的总计算量模型,根据模拟参数赋值结果,分析得到了其中的密集计算任务,探讨了其GPU并行加速的必要性;针对单立体影像匹配技术细粒度GPU并行计算方案的不足,研究并设计了一种多视匹配密集计算任务的GPU粗粒度并行计算方案;利用专业级的GPU并行计算平台,对GPU粗粒度并行计算方案进行了实验验证,结果表明,该方案对于多视匹配过程中密集计算任务的并行加速效果十分显著。  相似文献   

4.
文章分析了半全局匹配算法基本原理,将其扩展应用于遥感影像的多基线匹配,在进一步提高匹配可靠性的同时,保留了算法的规则结构;并研究其图形图像处理器(GPU)细粒度并行处理技术,重点探讨匹配代价立方体生成与聚合过程的核函数优化策略与线程组织方案,最后利用Tesla C2050 GPU并行加速卡对3幅UCD航空影像进行MVLL多基线匹配半全局优化GPU并行处理实验证明了该算法的有效性和高效性.  相似文献   

5.
基于 GPU 的 GNSS 信号跟踪设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
软件接收机在数据后处理、算法设计与分析等方面发挥着重要的作用。由于传统的软件接收机均是由CPU 处理器实现,处理效率低下。图像处理单元是高度并行化的处理器,将导航信号处理中并行程度高且对时间要求最为严格的跟踪环节与GPU 的并行处理结构有机结合,能大大提升程序的效率。本文解决了采用GPU实现信号跟踪的关键技术,给出了相关的设计方案,并实现。试验结果表明:采用GPU 实现信号的跟踪,其效率提升了112.5倍。  相似文献   

6.
在介绍和分析GPU并行编程方法的基础上,给出了在GPU上进行Geo Eye-1影像正射纠正的算法过程。利用NVIDIA Quadro 600显卡对31 985像素×15 251像素的3波段Geo Eye-1影像进行正射纠正,其总体速度比没有加速的算法提升40%以上。试验结果表明,采用GPU并行处理技术可以提升遥感影像处理效率。  相似文献   

7.
随着航空航天遥感技术的不断发展,以遥感影像为代表的栅格数据分辨率越来越高,遥感影像处理呈现出数据量大、复杂度高的特点。近年来,通用GPU的运算性能不断提高为加速密集运算提供了新的途径,目前,采用GPU并行技术进行遥感影像处理成为新的研究热点。本文提出了基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换方法,实践证明,相比于传统的转换方法基于GPU的算法有较为明显的提速。  相似文献   

8.
刘鑫  姜超  冯存永 《测绘科学》2012,(4):123-125
CUDA架构与传统GPU通用计算相比,编程更简单、应用领域更广泛,将CUDA架构引入到图像处理中可以提高图像的处理效率。本文提出了一种基于CUDA和OpenCV的图像并行处理方法,实现了图像二值化以及融合,经实验结果表明基于该方法可以提高图像处理效率;将该方法集成到MFC框架,能够应用到实际工程开发领域。  相似文献   

9.
李烁  王慧  王利勇  于翔舟  杨乐 《遥感学报》2019,23(4):706-716
针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。  相似文献   

10.
方留杨  王密  李德仁  潘俊 《测绘学报》2014,43(6):598-606
本文系统地探讨了使用CPU/GPU协同处理理论对高分辨率卫星影像进行MTF补偿的方法。首先在GPU上对方法进行了基本实现,并通过三种性能优化策略(执行配置优化、存储访问优化和指令优化)进一步提高了方法的执行效率。在Intel Xeon E5650 CPU和NVIDIA Tesla C2050 GPU组成的CPU/GPU系统中对高分一号卫星全色影像进行MTF补偿,加速比达到42.80倍。在此基础上,为充分利用CPU的计算性能,使用CPU/GPU负载分配策略将部分负载分配给CPU进行处理,使用该策略后,方法加速比达到47.82倍,相应的处理时间压缩至1.62s,可满足对高分辨率卫星影像进行近实时MTF补偿的需求。  相似文献   

11.
本文概述了神经网络计算机的基本特点、神经网络的形式化描述、目前国际上神经网络计算机的现况以及在遥感图像处理中应用的潜力和展望。  相似文献   

12.
高性能并行GIS逐渐成为GIS发展的新方向。矢量数据的复杂性使得一些并行GIS算法难以实现,从而无法满足并行GIS的发展要求。文中针对GIS算法中的拓扑算法,借助OpenMP编程模型,通过消除并行拓扑处理过程中的数据依赖,在单机多核的环境下设计并实现了矢量空间数据并行拓扑算法。通过实验对比串行拓扑算法和并行拓扑算法的处理时间和结果,验证了并行拓扑算法的正确性,同时证明并行拓扑算法能够在一定程度上提升拓扑处理的效率。  相似文献   

13.
波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。  相似文献   

14.
基于可编程图形硬件的遥感影像并行处理研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
通过对遥感影像处理算法中并行特性的分析,利用可编程图形处理器GPU的并行流处理特性和灵活的可编程性,实现基于GPU的遥感影像并行处理,在保证影像处理质量的前提下,大大提高了处理速度,能够满足一定情况下影像实时处理的要求。  相似文献   

15.
针对传统的建筑物化简算法无法准确保持建筑物局部细节几何特征,容易产生尖锐凸角等问题,提出了一种基于邻近五点的建筑物多边形化简方法。通过将多边形边界上的邻近五点定义为基本处理单元,实现对建筑物边界Z形平行、Z形不平行、U形平行、U形不平行的4类几何模式划分,进行渐进式化简,并针对化简过程中产生的尖角顾及角度约束对其削尖。对某地区部分1∶1万实际建筑物多边形数据进行试验,结果表明,所提算法在保持建筑物基本几何形态特征的基础上,能够尽可能地避免尖角的产生,化简结果更加符合人类的视觉认知。  相似文献   

16.
研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。  相似文献   

17.
K均值算法是一种常用的聚类分析方法,广泛应用于图像处理和机器学习等领域。但该算法具有较高的计算复杂度,导致了算法具有较大的局限性。为了提高算法的运行效率,本文在深入分析算法基本原理的基础上,利用CUDA架构提供的强大计算能力对该算法进行了并行化改进。实验结果表明,算法在取不同的聚类数时均取得了较高的加速比。  相似文献   

18.
实现海量遥感影像快速处理的重要基础是高速影像数据服务。基于影像瓦片模型、分布式并行存储体系结构,设计和实现遥感影像并行服务系统——瓦片服务系统,用于快速存储和访问以瓦片方式组织的遥感影像,为高速影像处理、实景城市等提供高吞吐数据服务。实验结果表明:瓦片服务系统具有快速存储和访问海量遥感影像的能力,在高速影像处理与影像服务等领域具有广阔应用前景。  相似文献   

19.
基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。  相似文献   

20.
The growth of the Web has resulted in the Web‐based sharing of distributed geospatial data and computational resources. The Geospatial Processing Web (GeoPW) described here is a set of services that provide a wide array of geo‐processing utilities over the Web and make geo‐processing functionalities easily accessible to users. High‐performance remote sensing image processing is an important component of the GeoPW. The design and implementation of high‐performance image processing are, at present, an actively pursued research topic. Researchers have proposed various parallel strategies for single image processing algorithm, based on a computer science approach to parallel processing. This article proposes a multi‐granularity parallel model for various remote sensing image processing algorithms. This model has four hierarchical interfaces that are labeled the Region of Interest oriented (ROI‐oriented), Decompose/Merge, Hierarchical Task Chain and Dynamic Task interfaces or sub‐models. In addition, interfaces, definitions, parallel task scheduling and fault‐tolerance mechanisms are described in detail. Based on the model and methods, we propose an open‐source online platform named OpenRS‐Cloud. A number of parallel algorithms were uniformly and efficiently developed, thus certifying the validity of the multi‐granularity parallel model for unified remote sensing image processing web services.  相似文献   

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