| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-13页 |
| ·GPU的计算优势 | 第10页 |
| ·GPU的典型应用领域 | 第10-12页 |
| ·GPU在图像处理方面的应用 | 第12页 |
| ·遥感影像并行化处理的其他实现方法 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容与论文组织 | 第13-15页 |
| 第二章 遥感影像并行化处理技术与可编程图形处理器 | 第15-28页 |
| ·遥感影像并行化处理技术 | 第15-21页 |
| ·遥感影像数据与算法分析 | 第15-18页 |
| ·遥感影像的并行处理模式 | 第18-21页 |
| ·可编程图形处理器(GPU) | 第21-27页 |
| ·GPU的发展历史 | 第21-22页 |
| ·GPU的体系结构 | 第22-24页 |
| ·GPU的编程模型 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 遥感影像GPU并行处理框架设计 | 第28-40页 |
| ·GPU编程思想 | 第28-30页 |
| ·GPU并行性分析 | 第28-29页 |
| ·常见图像处理操作的GPU并行化分析 | 第29-30页 |
| ·遥感影像GPU并行化处理流程、框架、关键技术 | 第30-37页 |
| ·遥感影像GPU并行处理流程 | 第30-31页 |
| ·遥感影像GPU并行处理框架 | 第31-32页 |
| ·遥感影像GPU并行处理的关键技术 | 第32-37页 |
| ·遥感影像GPU并行处理的主要瓶颈及优化措施和性能评价方法 | 第37-39页 |
| ·遥感影像GPU并行处理的主要瓶颈及优化措施 | 第37-38页 |
| ·遥感影像GPU并行处理的性能评价方法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于GPU的遥感影像并行化处理实现方法 | 第40-68页 |
| ·遥感影像处理算法分析 | 第40-41页 |
| ·点运算的GPU并行化实现 | 第41-50页 |
| ·算法分析 | 第41-43页 |
| ·GPU并行化实现方法 | 第43-46页 |
| ·试验 | 第46-50页 |
| ·局部运算的GPU并行化实现 | 第50-59页 |
| ·遥感图像卷积运算的GPU并行化 | 第50-53页 |
| ·遥感图像几何变换重采样操作的GPU并行化 | 第53-59页 |
| ·全局运算的GPU并行化实现 | 第59-67页 |
| ·算法描述 | 第59-61页 |
| ·GPU并行化实现方法 | 第61-64页 |
| ·试验 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 遥感影像GPU并行化处理原型系统GPUParImage | 第68-72页 |
| ·系统概述 | 第68页 |
| ·系统设计思想与原则 | 第68-69页 |
| ·系统主要功能与运行界面 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |