基于CUDA的高效并行遥感影像处理

摘要

近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检测和模板匹配3种方法为例,详述了基于CUDA的高效并行处理过程,且对不同大小的实际影像进行了实验。实验结果表明,与CPU计算相比,利用CUDA计算能够获得高达10到40倍的加速比,大大的提升了对遥感影像的处理能力。