【摘要】：針對傳統(tǒng)的遙感圖像前期處理算法在面對海量地面數(shù)據(jù)時計算時間很難滿足需求的問題,基于RPC模型的遙感成像幾何校正算法的并行加速和基于SIFT特征提取的圖像匹配技術(shù)的并行加速研究。針對幾何校正的主要步驟及其速度瓶頸問題,提出了可采用的并行加速方法,同時結(jié)合SIFT的特點提出了并行優(yōu)化加速的方案。采用基于數(shù)據(jù)劃分的并行方法對遙感圖像的幾何校正和SIFT特征提取算法進行加速。最后利用CUDA環(huán)境,在CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)下,設(shè)計試驗對兩個算法優(yōu)化并行提速,試驗結(jié)果表明,提出的加速方案和優(yōu)化算法能大幅提高遙感圖像的前期處理效率。
[Abstract]:In view of the problem that the traditional pre-processing algorithm of remote sensing image is difficult to meet the requirement of computing time in the face of massive ground data. Parallel acceleration of geometric correction algorithm of remote sensing imaging based on RPC model and parallel acceleration of image matching technology based on SIFT feature extraction. Aiming at the main steps of geometric correction and the speed bottleneck problem, a parallel acceleration method is proposed, and a parallel optimization acceleration scheme is proposed according to the characteristics of SIFT. A parallel method based on data partitioning is used to accelerate the geometric correction and SIFT feature extraction of remote sensing images. Finally, using CUDA environment and CPU GPU heterogeneous system, the experiment is designed to optimize the parallel speed of the two algorithms. The experimental results show that the proposed acceleration scheme and the optimization algorithm can greatly improve the processing efficiency of remote sensing images.
【作者單位】： 商丘職業(yè)技術(shù)學院;
【基金】：河南省教育廳科學技術(shù)研究重點項目:沉浸式虛擬漫游技術(shù)研究(14B520044)
【分類號】：TP751

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