針對雙通道、高碼速率的高分辨率光學遙感衛(wèi)星吉林一號A星下傳數(shù)據(jù)的實時快視需求,提出了一種基于CUDA和OpenGL互操作的遙感影像快視方法,采用CUDA C語言利用GPU并行地從原始碼流中提取出像素數(shù)據(jù)并存入像素緩沖對象,之后不必將像素數(shù)據(jù)傳送回主存,而是基于互操作接口將顯存中像素緩沖對象作為紋理數(shù)據(jù)源直接遞送給OpenGL紋理繪制接口完成影像快視顯示,整個過程不需要任何數(shù)據(jù)移動或復制。實踐表明,與由CPU完成數(shù)據(jù)提取和圖像繪制相比,該方法可快速完成數(shù)據(jù)并行提取,提高影像快視效率,并釋放CPU。

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【部分圖文】：

圖1 CUDA編程模型

CUDA運算涉及的存儲器共有寄存器、局部存儲器、共享存儲器、全局存儲器、常量存儲器、紋理存儲器等六種，如圖2所示。其中，寄存器和局部存儲器是每個線程獨享的，共享存儲器只能被一個線程塊享有，全局存儲器可以被所有線程訪問，紋理存儲器和常量存儲器可被所有線程以只讀方式訪問[13]。Gr....

圖2 CUDA存儲器模型

圖1CUDA編程模型2實時快視算法設計與實現(xiàn)

圖3 算法總體流程圖

算法的總體流程為:(1)初始化OpenGL環(huán)境、選擇合適的CUDA設備;(2)創(chuàng)建OpenGL像素緩沖對象并注冊為CUDA資源;(3)創(chuàng)建OpenGL紋理;(4)創(chuàng)建矩形繪制窗口頂點和紋理坐標;(5)接收實時網(wǎng)絡數(shù)據(jù)或讀取回放文件數(shù)據(jù)并傳遞到GPU顯存;(6)映射CUDA資源并返....

圖4 利用CUDA并行提取原始碼流數(shù)據(jù)示意圖

針對該問題，本文采用CUDA來加速影像像素數(shù)據(jù)提取。實際上，分析碼流數(shù)據(jù)的特點可知，原始數(shù)據(jù)每40位對齊，即每取五個字節(jié)原始數(shù)據(jù)可以提取出四個10位像素，再將其截取為四個8位像素值。具體方法為:第一個10位取第一個字節(jié)+第二個字節(jié)的高兩位;第二個10位取第二個字節(jié)的低六位+第三個....

本文編號：4036300