| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究背景 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 全日面磁场数据互相关对齐算法研究及相关技术 | 第19-35页 |
| 2.1 经典的图像对齐方法 | 第19-26页 |
| 2.1.1 二维矩及二维修正矩方法的全日面对齐分析 | 第19-22页 |
| 2.1.2 圆拟合的全日面对齐分析 | 第22-23页 |
| 2.1.3 图像互相关跟踪及局部互相关跟踪的全日面对齐 | 第23-26页 |
| 2.2 算法及流程 | 第26-33页 |
| 2.3 文件的FITS存储 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 GPU和CUDA技术 | 第35-43页 |
| 3.1 GPU和CPU的比较 | 第35-38页 |
| 3.2 CUDA框架下GPU的软硬件构成及联系 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于GPU的实时全日面磁场深积分算法 | 第43-59页 |
| 4.1 算法的流程及CUDA实现 | 第43-52页 |
| 4.1.1 算法流程 | 第43-46页 |
| 4.1.2 GPU内存使用 | 第46页 |
| 4.1.3 纹理内存的使用 | 第46-49页 |
| 4.1.4 黑子识别的NPP实现 | 第49-51页 |
| 4.1.5 图像互相关操作FFT的GPU实现 | 第51-52页 |
| 4.2 算法效率及系统测试结果 | 第52-58页 |
| 4.2.1 算法效率 | 第52-53页 |
| 4.2.2 系统测试结果 | 第53-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 全日面磁场实时观测系统的设计与实现 | 第59-67页 |
| 5.1 全日面磁场实时观测系统的总体设计 | 第59-60页 |
| 5.2 全日面磁场实时观测系统开发环境介绍 | 第60-63页 |
| 5.2.1 硬件环境介绍 | 第60-62页 |
| 5.2.2 软件环境介绍 | 第62-63页 |
| 5.2.3 系统功能设计 | 第63页 |
| 5.3 全日面磁场实时观测系统的实现 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 对未来工作的展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A（攻读学位期间发表论文目录） | 第75-77页 |
| 附录B(攻读学位期间参与完成的研究成果) | 第77页 |
