基于相位差异的地基望远镜图像恢复算法与GPU高速实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·PD 技术研究概况 | 第14-16页 |
| ·GPU 技术概述 | 第16-20页 |
| ·课题研究意义 | 第20-21页 |
| ·结构安排 | 第21-23页 |
| 第2章 PD 算法的理论基础 | 第23-41页 |
| ·PD 图像恢复原理 | 第23-24页 |
| ·PD 成像系统模型 | 第24-28页 |
| ·PD 目标函数的建立 | 第28-32页 |
| ·目标函数 | 第28-30页 |
| ·病态性问题 | 第30-32页 |
| ·非线性最优化方法 | 第32-39页 |
| ·无约束优化问题 | 第32-33页 |
| ·搜索方向构造 | 第33-37页 |
| ·步长选择 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 PD 算法优化 | 第41-63页 |
| ·图像恢复质量的评价 | 第41-44页 |
| ·多通道噪声差异处理 | 第44-45页 |
| ·自适应滤波 | 第45-47页 |
| ·自适应滤波原理 | 第45-46页 |
| ·数值仿真 | 第46-47页 |
| ·图像配准 | 第47-51页 |
| ·图像粗配准 | 第48-49页 |
| ·图像精配准 | 第49-50页 |
| ·仿真分析 | 第50-51页 |
| ·图像边缘处理 | 第51-54页 |
| ·图像边缘问题 | 第51-52页 |
| ·加窗方法改善边缘效应 | 第52-54页 |
| ·目标函数的并行化改造 | 第54-61页 |
| ·并行化改造的原理 | 第54-57页 |
| ·仿真与室内实验 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 基于 GPU 的高性能 PD 图像恢复 | 第63-91页 |
| ·CUDA 计算平台 | 第63-71页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第63-65页 |
| ·CUDA 执行模型 | 第65-66页 |
| ·CUDA 存储器模型 | 第66-68页 |
| ·CUDA 软件体系 | 第68-69页 |
| ·CUDA 计算流程 | 第69-70页 |
| ·GPU 与图像处理 | 第70-71页 |
| ·PD 算法的并行实现 | 第71-85页 |
| ·数据传输 | 第73-74页 |
| ·线程划分 | 第74-76页 |
| ·各个步骤的并行化 | 第76-82页 |
| ·算法性能分析 | 第82-85页 |
| ·PD 算法的多 GPU 实现 | 第85-87页 |
| ·主机多线程与多 GPU 系统 | 第85-86页 |
| ·基于多 GPU 的 PD 实现 | 第86-87页 |
| ·基于目标函数改造的 PD 算法的并行实现 | 第87-89页 |
| ·CUDA 并行实现 | 第87-88页 |
| ·算法性能分析 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第5章 PD 图像恢复实验与分析 | 第91-109页 |
| ·总体设计方案 | 第91-98页 |
| ·硬件组成 | 第92-95页 |
| ·软件结构设计 | 第95-98页 |
| ·130mm 望远镜 PD 图像恢复实验 | 第98-102页 |
| ·系统结构与参数 | 第98-99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-102页 |
| ·1.23m 望远镜 PD 图像恢复实验 | 第102-108页 |
| ·系统结构与参数 | 第102-103页 |
| ·实验结果与分析 | 第103-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第6章 总结与展望 | 第109-111页 |
| ·总结 | 第109-110页 |
| ·展望 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第117-118页 |
| 指导教师及作者简介 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
