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遥感图像PCA融合的并行算法研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
文章针对已有的遥感图像PCA融合串行算法,提出了一种基于数据并行的新的PCA融合并行算法PPCA.并对该并行算法进行了通信优化,在机群系统上进行了实现。针对IKONOS图像进行实验的结果表明该算法可获得良好的并行加速比.并行效率较高,为遥感图像的实际应用提供了有益的指导和借鉴。 相似文献
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图像融合是图像理解和计算机视觉领域中的一项重要课题。随着图像规模的增大,图像融合面临着处理速度的挑战。最近几年,GPU面向通用计算应用得到了快速发展。本文基于GPU编程模型和硬件特性,深入研究了基于边缘强度的图像融合算法,提出了该算法的并行模型。实验结果表明,该方法有效地综合了源图像中的重要信息,融合图像边界清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标,执行速度与CPU上相比提高了3个数量级。 相似文献
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《电子科技文摘》2002,(3)
0205542面向提高图像分辨率的遥感数据融合新算法[刊]/陈豪//软件学报.—2001,12(10).—1534~1539(K)在遥感应用研究中,数据融合技术有着非常广泛的应用。主分量分析方法(principal component analysis,简称 PCA)是一种经典的遥感数据融合技术,在主分量分析方法的基础上,将小波变换与其结合起来,提出了一种新的基于小波叠加的 PCA 融合算法(addingwavelet coefficients principal component analysis,简称AWPCA)。实验证明,与原来的 PCA 和 IHS 方法相比,基于小波叠加的 PCA 融合算法进一步提高了融合信息的质量,并能应用于其他需要高分辨率图像的场合中。参6采集运动体动态数据方法的比较与分析(见0205100) 相似文献
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基于GPU的快速二维沃尔什变换研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)平台的快速二维沃尔什变换(Walsh Transform)实现方法.该方法利用GPU的并行结构和硬件特点,从算法实现、存储类型、逻辑构架设置等方面提高了沃尔什变换的运算速度.实验结果表明,随着图像分辨率的增加,沃尔什变换在GPU上运行时间远低于CPU,GPU比CPU具有更明显的加速效果. 相似文献
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为了提高光照不均图像的增强速率,提出了基于GPU平台的同态滤波并行算法.根据同态滤波算法的并行性,利用CUDA软硬件体系架构,实现了同态滤波算法向GPU上的移植.利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率.实验结果表明,GPU实现方案大幅度提升了计算效率. 相似文献
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针对数字全息重建算法计算速度慢、实时应用能力弱以及现有GPU加速策略跨平台移植性差等问题,该文提出一种利用开放运算语言(OpenCL)架构提高数字全息重建算法执行效率的方案。该方案充分利用OpenCL架构的异构协同计算能力,对数字全息卷积重建算法进行CPU+GPU的异构运行设计,并采用数据并行模式编程实现。针对不同分辨率数字全息图、不同GPU加速平台的测试结果表明,该加速策略的平均执行时间均比CPU低1个数量级,最高总加速比达到54.2,并行运算加速比甚至高达94.7,且具有规模增长性及良好的跨平台特性,加速效率显著,更加适用于数字全息技术的工程化实现及实时性应用场合。 相似文献
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随着GPU的发展,其计算能力和访存带宽都超过了CPU,在GPU上进行通用计算具有成本低、性能高的特点。细胞神经网络由于其特有的性质,非常适合利用GPU进行并行计算,因此,该文提出了利用CU-DA实现的基于GPU的细胞神经网络异构算法,并应用在图像边缘检测上。实验结果证明,与传统的利用CPU实现的边缘检测方法相比,在速度上,基于GPU实现的图像边缘检测方法提高了数十倍,为细胞神经网络在实时图像、视频处理上的应用提供了新的方法。 相似文献