遥感图像滤波是遥感图像预处理过程中一个关键步骤,能够有效地抑制遥感图像中的噪声影响,为遥感图像的后续处理及应用提供良好的数据基础。近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感数据量急速增长,另一方面,人们对实时性的处理需求也日益迫切,传统的遥感图像滤波算法都是基于CPU的串行算法,难以适应上述需求。因此,如何提升遥感图像的滤波处理速度是亟待解决的问题。本文在研究了CUDA并行编程技术特点以及几种典型的遥感图像滤波算法原理的基础上,分析了均值滤波、中值滤波和高斯滤波算法的并行性,并设计出了其对应的并行算法,通过与传统的CPU串行滤波算法进行对比实验,验证了本文所设计并行算法在处理效率上的优势。论文的主要工作和创新点如下:1.阐述了遥感图像滤波算法及基于GPU的遥感图像处理算法的国内外研究现状,对CUDA并行编程架构的技术特点进行了详细的介绍,系统阐述了均值滤波,中值滤波和高斯滤波算法的基本原理,通过实验,分析了这些算法各自的去噪效果。2.分析了几种典型的遥感图像滤波算法的并行性,并设计出了并行性算法,通过与原有串行滤波算法的对比实验,验证了本文基于CUDA的并行算法的有效性。3.以均值滤波算法为例,对编写的并行加速算法进行性能优化,并通过与OpenCV提供的GPU图像滤波模块函数进行对比实验分析,证明了本文性能优化策略的有效性。