【摘 要】
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图形处理器(GPU)[1-2]的通用计算是当下并行计算的研究热点.GPU具有强大的并行处理能力，近些年统一计算机设备架构(CUDA)的出现，为实现GPU并行提供了软硬件环境.随着传感器、航天航空技术的发展和高光谱遥感图像分辨率的提高，其海量数据量及庞大数据运算规模使得对处理器的运算能力、存储带宽、内存大小和I/O性能有高水平要求，对图像并行处理的需求也日益增长.当下遥感领域迫切需要验证将高光谱图像
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,对地观测研究中心;陕西省信息获取与处理重点实验室西安市东祥路1号,西北工业大学长安校区 710129
【出 处】
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第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会
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图形处理器(GPU)[1-2]的通用计算是当下并行计算的研究热点.GPU具有强大的并行处理能力，近些年统一计算机设备架构(CUDA)的出现，为实现GPU并行提供了软硬件环境.随着传感器、航天航空技术的发展和高光谱遥感图像分辨率的提高，其海量数据量及庞大数据运算规模使得对处理器的运算能力、存储带宽、内存大小和I/O性能有高水平要求，对图像并行处理的需求也日益增长.当下遥感领域迫切需要验证将高光谱图像处理算法与GPU平台相结合的可行性.基于GPU的异构编程模型利用GPU空闲时间进行高性能计算，利用其并行计算能力对大规模矩阵运算和浮点数运算部分进行优化，大幅度提升系统处理效率并保证计算精度.高光谱图像在传输和采集的过程中，总不可避免会引入噪声，降低了高光谱图像信息的有效性，在进行地物分类前需要对噪声予以去除.因此，本文提出一种基于GPU的高光谱并行处理方式，利用CUDA编程架构实现K近邻(KNN)滤波算法和非局部均值(NLM)滤波算法[3-4]的GPU并行计算，可以获得一定的加速比.
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