高光谱图像贝叶斯分类算法GPU并行优化研究

作     者：赵海娜 吴远峰 高建威 张兵 ZHAO Hai-na;WU Yuan-feng;GAO Jian-wei;ZHANG Bing

作者机构：中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049 

基　　金：国家自然科学基金项目(41301384) 

出 版 物：《遥感信息》 (Remote Sensing Information)

年 卷 期：2014年第29卷第6期

页      码：6-10页

摘      要：本文提出了基于GPU的高光谱图像贝叶斯并行技术优化算法,通过对高光谱图像分类流程计算复杂度的分析,基于GPU的硬件特性和CUDA编程模型将待分类图像像元映射到计算线程,GPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并从数据传输和核函数设计两方面进行了优化设计。实验结果表明,该并行分类算法在保证分类精度的同时能大大提高算法的计算效率,获得25倍~54倍的计算加速比。

主 题 词：高光谱图像 贝叶斯分类 并行计算 GPU CUDA 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3177.2014.06.002

馆 藏 号：203967439...