基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究

基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究

ID:34870686

大小:6.13 MB

页数:141页

时间:2019-03-12

基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究_第1页
基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究_第2页
基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究_第3页
基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究_第4页
基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究_第5页
资源描述:

《基于gpu的高性能遥感图像解码方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、博±学位论文胃I基于GPU的髙性能遥感图像解码方法研巧作者姓名宋长巧导师姓名、职称李云松、邱替亮菊搜^m一级学科信息与通信工程二级学科通信与信息系统SM申请学位类别工学博±提交学位论文日期2014年。月西安电子科技大学学位论文独创性域创新性)声巧秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在レ导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加ッ标注和致谢中所罗列的内容外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果

2、;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实么处一,本人承担切法律责任。:;%日期本人签名夺西安电子科技大学关于论文使用授权的说明目:本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,P研宛生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可tu公布论文的全部或部分

3、。内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文同时本人保证,获得学位。后结合学位论文研究成果撰写的文章,署名单位为西安电子科技大学保密的学位论文在年解密后适用本授权书。_本人签名::巧导师签名'-i.LV:7卢、、与日期:咬日期学校代码10701学号1008110085分类号TP75密级公开西安电子科技大学博士学位论文基于GPU的高性能遥感图像解码方法研究作者姓名:宋长贺一级学科:信息与通信工程二级学科:通信与信息系统学科门类:工学博士指导教师姓名、职称:李云松、邱

4、智亮教授提交日期:2014年12月StudyonGPU-basedHighPerformanceDecodingMethodsforRemoteSensingImagesAdissertationsubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofDoctorofPhilosophyBySongChanghe(InformationandCommunicationEngineering)Supervis

5、or:Prof.LiYunsongDecember2014摘要摘要遥感图像的处理具有数据量大、实时性要求高等特点,因此在星上对遥感图像进行实时、高效的数据压缩具有非常重要的现实意义。目前,国内外的遥感数据卫星在星上进行数据压缩一贯采用航天级的可靠嵌入式硬件处理平台,这是由星上较小的可用空间、较低的能源供给以及恶劣的空间辐照环境等因素所决定的。然而,面向航天的硬件处理平台也具有开发难度高、周期长、成本高且重复使用率低等缺点。与苛刻的空天条件要求相比,遥感数据的地面处理对平台的要求大大降低,从而使地面应用系统

6、具有多种可选方案。传统的维护成本高昂,不但需要单独的机房和巨大的电量消耗,往往成为地面应用系统的一种严重负担。近年来出现的图形处理单元GPU很好地解决了计算能力与功耗和成本的冲突,使得基于GPU的并行计算逐渐成为一种有吸引力的高性能地面应用系统解决方案。在此背景下,本文重点针对遥感图像在解码中遇到的问题,进行了基于GPU的并行计算方法的研究。多级树集合分裂算法(SPIHT)是遥感图像压缩编码中最常用的算法之一,由本课题组研制的SPIHT硬件压缩系统在我国的多颗型号卫星中得到了成功的应用;下一代静止图像压缩

7、标准JPEG2000作为业界领先的遥感图像压缩算法在近年来得到了广泛关注,由本课题组研制的基于JPEG2000的高速图像压缩芯片也将应用于未来的遥感任务中。因此本文主要针对这两种算法进行高速实时解码的研究。在对图像进行时频分析时,两种算法都使用了离散小波变换(DWT),而在解码系统中由于DWT运算复杂,常常成为速度瓶颈,因此本文首先对小波变换算法进行了并行加速方法的研究。在快速小波变换算法的基础上,本文首先将其应用于基于SPIHT算法的嫦娥二号图像解压缩系统中,结合CPU的多核处理能力和CPU-GPU异构

8、并行加速方法,使系统得到了几十倍的速度提升。其次,本文将基于GPU的快速小波变换方法应用于JPEG2000解码系统,对CPU与GPU的协同工作模型进行了进一步的探索,并完成了一个高效的JPEG2000图像解码系统。论文的主要工作概括如下:(1)提出了一种基于行列转置的GPU快速小波变换方法和一种具有快速列变换的GPU小波变换方法。前者针对图像压缩广泛使用的小波变换计算量大、处理速度慢的问题,提出使用GPU所拥有的大量并行运算单

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。