目前，主流的计算机中的处理器主要是中央处理器(CPU)和图像处理器(GPU)。传统上GPU只负责图形渲染，大部分的处理都交给了CPU。但是随着科技的发展，很多科学研究及工程应用都需要大规模的并行计算。而GPU在计算能力和存储带宽上相对CPU有明显优势，并且GPU有大量ALU非常适合并行计算，因此出现了用于通用计算的图形处理器GPGPU。JPEG2000是新一代的图像压缩标准。该标准采用离散小波变换和优化截取的嵌入式码块编码算法，与JPEG标准相比，具有更好的恢复图像的质量和更高的编码效率。可应用于无线通信、网络传输、数码相机、医疗图像等领域。但是，该压缩标准算法非常复杂,需要较高的硬件支持.本文研究利用GPU技术来实现JPEG2000解码算法，极大的提高了解码速度。本论文描述了JPEG2000编解码的算法原理，CUDA的软硬件架构，并对JPEG2000解码算法的GPU并行化进行了详细的讨论。提出了基于GPU的JPEG2000解码的软件系统的实现。该软件系统实现了图像压缩数据的采集、发送、实时的解码及显示，解决了卫星成像系统中大规模图像数据的实时解码的难题。