| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 GPU并行计算在遥感影像处理方面的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 遥感影像融合并行处理研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容及安排 | 第16-18页 |
| 2 遥感影像的GPU并行处理方案 | 第18-26页 |
| 2.1 CUDA关键技术介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 CUDA编程基础 | 第18-21页 |
| 2.1.2 CUDA程序优化 | 第21-22页 |
| 2.2 基于CUDA的遥感影像处理模式 | 第22-24页 |
| 2.2.1 CUDA环境下的处理流程 | 第23-24页 |
| 2.2.2 性能分析方法 | 第24页 |
| 2.3 论文实验平台及数据 | 第24-26页 |
| 2.3.1 实验平台 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实验数据 | 第25-26页 |
| 3 遥感影像融合方法及其评价标准 | 第26-33页 |
| 3.1 遥感影像融合算法分类 | 第27-29页 |
| 3.2 融合影像评价标准 | 第29-33页 |
| 4 遥感影像融合预处理的GPU并行处理方法 | 第33-45页 |
| 4.1 基于GPU的遥感影像融合重采样方法 | 第33-41页 |
| 4.1.1 遥感影像融合重采样方法分析 | 第33-37页 |
| 4.1.2 GPU并行处理算法描述 | 第37-39页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 4.2 基于GPU的边缘增强影像融合算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 边缘增强算法分析 | 第41-42页 |
| 4.2.2 GPU并行处理算法描述 | 第42-43页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 5 基于GPU的影像融合并行处理方法 | 第45-66页 |
| 5.1 HPF融合算法的GPU并行处理方法 | 第46-51页 |
| 5.1.1 融合算法描述 | 第46页 |
| 5.1.2 GPU并行处理算法描述 | 第46-48页 |
| 5.1.3 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 5.2 HCS融合算法的GPU并行处理方法 | 第51-55页 |
| 5.2.1 融合算法描述 | 第51-52页 |
| 5.2.2 GPU并行处理算法描述 | 第52-53页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 5.3 改进的Block-Regression融合算法的GPU并行处理方法 | 第55-66页 |
| 5.3.1 融合算法描述 | 第55-57页 |
| 5.3.2 GPU并行处理算法描述 | 第57-58页 |
| 5.3.3 性能优化方法 | 第58-59页 |
| 5.3.4 实验结果与分析 | 第59-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录A 其它卫星影像融合效果图 | 第72-76页 |
| 附录B 融合影像定量评价指标 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第78页 |