摄影测量数据GPU并行处理若干关键技术研究

本文针对海量摄影测量影像数据快速处理的迫切要求,以GPU为核心部件搭建紧凑型GPU集群计算平台,并基于CUDA开发环境,研究摄影测量数据处理算法的GPU并行处理技术。论文完成的主要工作与创新点如下: 1.简要总结了并行计算平台的发展历史及趋势,归纳了处理任务并行化的方法和遥感影像并行处理的基本模式;详细论述了GPU的硬件体系架构、软件编程模型、性能分析模型及性能优化的基本原则与常用策略;给出了论文研究所采用的两个实验平台。 2.建立了云雾遮挡条件下降质图像的成像辐射模型,引入“暗原色先验(Dark Channel Prior)”知识作为约束条件,实现了单幅影像云雾去除技术;针对大气透射率内插优化复杂耗时的弊端,提出了一种基于积分图像盒式滤波的大气透射率边缘保持内插GPU细粒度并行计算方法,实现了大幅面遥感影像云雾快速去除预处理。 3.提出了一种基于CUDA的遥感影像几何纠正GPU-CPU协同处理方法,实现了重采样操作的GPU细粒度并行,并根据算法的执行特点和GPU的并行架构,采用合理的任务划分与执行配置方案提高GPU线程的Warp占有率;利用共享存储器和纹理存储器分别对坐标变换系数和原始影像数据的访问模式进行优化,隐藏全局存储器的访问延迟,充分发挥GPU的并行计算优势。 4.在总结分析真正射影像制作流程和现有遮挡检测方法的基础上,提出了一种基于阴影测试技术的遮挡区域快速检测方法,并利用三维图形绘制流水线的模板缓存和深度缓存实现遮挡检测的GPU硬件加速。 5.提出了一种基于CUDA的SURF特征匹配GPU细粒度并行处理方法,通过合理的GPU线程组织方案及其原子运算来保证特征点提取的正确性;针对特征点匹配、误匹配点对滤除和相对方位元素求解等过程中的密集矩阵运算,采用分块计算模式来隐藏全局存储器的访问延迟,提高GPU的并行加速效率。 6.提出了一种基于CUDA的灰度密集匹配GPU细粒度并行处理方法,重点研究了匹配代价计算的数据访问优化策略、相关系数匹配的并行粒度划分方案和半全局匹配的代价聚合GPU线程组织方案,并进一步探讨了多基线匹配的实现模式及其并行处理方法。 7.设计了一种适用于摄影测量数据整体处理任务的松耦合GPU集群系统架构,通过合理的任务划分方案和积极有效的组织调度策略来开发集群节点之间的粗粒度数据并行性;利用缓存机制提高数据访问效率,进一步开发节点内部GPU与CPU之间的流水线并行性;通过大区域的面阵影像和线阵影像几何纠正试验,证明了GPU集群系统强大的数据处理能力,并分析了制约其性能进一步提升的瓶颈所在。