畸变差改正算法OpenCL并行加速研究

论文摘要

针对畸变差改正算法的处理速度不高和CUDA实现算法加速的设备局限性问题,提出了一种OpenCL并行改进畸变差纠正算法实现加速的方法。该方法是对传统的畸变差纠正算法进行并行改进,通过调用计算机GPU的计算单元实现算法加速;采用CPU+GPU的异构模式实现算法加速,将传统算法中逐像素密集计算部分分配到GPU进行处理;与CUDA实现算法加速针对NVIDIA显卡设备不同,OpenCL并行改进的算法没有了设备的限制。实验结果表明,相对于传统算法来说,影像畸变差纠正处理速度显著提升,总体加速比最高达5.976,计算部分加速比最高达到63.432,同时在AMD显卡设备上也得到了较好的加速效果。

论文目录

• 0 引言
• 1 GPU算法加速
• 2 OpenCL并行化实现
• 3 畸变差纠正算法的OpenCL改进
• 4 实验结果与分析
•   4.1 软硬件平台
•   4.2 数据介绍
•   4.3 实验结果
•   4.4 设备通用性实验及结果
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 于梦华,王双亭,李英成,朱祥娥,刘晓龙

关键词: 算法加速,畸变差改正,并行改进,加速比

来源: 遥感信息 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 河南理工大学,航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室,中测新图(北京)遥感技术有限责任公司

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFB0503004)

分类号: TP751

页码: 88-92

总页数: 5

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