| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪 论 | 第13-23页 |
| ·课题研究背景 | 第13-17页 |
| ·课题研究现状 | 第17-20页 |
| ·GPU面向通用处理领域研究现状 | 第17-18页 |
| ·遥感图像配准与融合算法加速研究现状 | 第18-20页 |
| ·课题研究内容与重点 | 第20-21页 |
| ·本文结构 | 第21-23页 |
| 第二章 GPU体系结构与CUDA编程平台 | 第23-32页 |
| ·GPU编程语言 | 第23-24页 |
| ·NVIDIA GPU体系结构 | 第24-28页 |
| ·G80/G200 体系结构 | 第24-25页 |
| ·新一代Fermi体系结构 | 第25-28页 |
| ·CUDA编程平台 | 第28-31页 |
| ·CUDA编程模型 | 第28-29页 |
| ·CUDA存储模型 | 第29-30页 |
| ·CUDA执行模型 | 第30-31页 |
| ·本文算法测试平台 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于GPU的遥感图像全局配准算法研究与实现 | 第32-50页 |
| ·基于小波的全局配准算法 | 第32-37页 |
| ·相似性测度 | 第32-34页 |
| ·小波分解 | 第34-36页 |
| ·算法流程 | 第36-37页 |
| ·GPU并行设计及优化 | 第37-45页 |
| ·GPU并行处理设计 | 第38-42页 |
| ·面向配准数据流的优化策略研究 | 第42-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于GPU的典型遥感图像融合算法研究与实现 | 第50-70页 |
| ·融合算法描述 | 第50-54页 |
| ·直接融合算法 | 第50页 |
| ·HPF融合算法 | 第50-52页 |
| ·BROVEY变换融合算法 | 第52-53页 |
| ·YIQ变换融合算法 | 第53页 |
| ·IHS变换与小波增强算法 | 第53-54页 |
| ·GPU并行设计及优化 | 第54-61页 |
| ·GPU并行处理设计 | 第54-58页 |
| ·优化策略研究 | 第58-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结束语与工作展望 | 第70-73页 |
| ·工作总结 | 第70-71页 |
| ·工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80页 |