声明
摘要
第一章绪论
1．1 研究背景及意义
1．2国内外研究现状
1．2．1高光谱图像异常检测
1．2．2基于GPU并行的高光谱图像处理
1．3本文主要工作内容
1．4论文组织结构
第二章GPU通用并行计算及并行实验验证
2．1 GPU通用并行计算
2．2 GPU编程基础
2．2．1 CUDA编程模型
2．2．2 GPU并行优化策略
2．2．3并行规约(Reduction)和扫描算法(Scan)
2．3 RX异常检测CPU串行算法
2．3．1 RX串行算法实现流程
2．3．2串行算法复杂度分析
2．3．3 MKL库优化算法
2．4 RX异常检测GPU并行算法
2．4．1并行算法实现流程
2．4．2并行优化
2．5实验结果分析
2．5．1实验平台简介
2．5．2串并行算法检测效果对比
2．5．3串并行算法运行时间对比
2．6本章小结
第三章基于derivative特征的RX异常检测算法
3．1引言
3．2高光谱图像RX异常检测算法
3．2．1 RX算法基本原理
3．2．2 RX算法主要实现流程
3．3图像derivative特征和决策融合
3．3．1高光谱图像derivative特征
3．3．2决策融合
3．4实验结果
3．4．1数据集介绍
3．4．2实验结果对比与分析
3．5本章小结
第四章基于GPU的高光谱图像处理软件设计与实现
4．1基于GPU的高光谱图像处理软件简介
4．2软件主要模块展示及测试
4．2．1基于GPU的高光谱处理软件整体结构
4．2．2基于RX算法的高光谱图像异常检测模块
4．2．3基于CRT算法的高光谱图像分类模块
4．2．4高光谱图像预处理等功能模块
4．3本章小结
第五章总结与展望
5．1总结
5．2展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介
