| 本论文创新点 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 图索引 | 第14-16页 |
| 表索引 | 第16-18页 |
| 1 绪论 | 第18-23页 |
| ·研究背景与意义 | 第18-20页 |
| ·本文研究内容与组织结构 | 第20-23页 |
| ·本文研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文组织结构 | 第21-23页 |
| 2 研究综述与存在的问题 | 第23-42页 |
| ·遥感影像像素级融合 | 第23-33页 |
| ·融合机理 | 第23-27页 |
| ·融合评价指标 | 第27-29页 |
| ·融合应用 | 第29-30页 |
| ·融合算法与模型综述 | 第30-33页 |
| ·存在的问题 | 第33页 |
| ·遥感影像并行计算 | 第33-42页 |
| ·并行计算硬件平台及编程环境 | 第33-38页 |
| ·遥感影像并行处理中的分解策略 | 第38-39页 |
| ·遥感影像并行处理方法综述 | 第39-41页 |
| ·存在的问题 | 第41-42页 |
| 3 遥感影像像素级融合通用模型 | 第42-59页 |
| ·通用模型数学推导过程 | 第43-50页 |
| ·基于变量替换融合方法 | 第44-46页 |
| ·基于调制融合方法 | 第46-48页 |
| ·基于多尺度分析融合方法 | 第48-50页 |
| ·通用模型的提出 | 第50-54页 |
| ·通用模型的数学表达式 | 第50-51页 |
| ·不同融合算法两个重要参量的确定 | 第51-54页 |
| ·基于通用模型的融合算法实现与执行 | 第54-56页 |
| ·通用模型的优越性 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于通用模型的影像融合多核并行计算方法 | 第59-93页 |
| ·基于通用模型的并行计算方法 | 第60-65页 |
| ·直接计算通用模型中的两个参量 | 第60-61页 |
| ·分块处理 | 第61-62页 |
| ·并行处理机制 | 第62-65页 |
| ·八个实现并行处理的融合算法 | 第65-74页 |
| ·IHS | 第66-68页 |
| ·PCA | 第68页 |
| ·CN Brovey | 第68-69页 |
| ·SFIM | 第69-70页 |
| ·分块回归融合算法(BR) | 第70页 |
| ·LCM | 第70-72页 |
| ·AWT(a trous wavelet transform) | 第72-73页 |
| ·结合PCA和α trous小波变换融合算法 | 第73-74页 |
| ·实验结果 | 第74-84页 |
| ·实验平台与数据 | 第74-75页 |
| ·并行处理实验结果 | 第75-82页 |
| ·融合视觉效果 | 第82-84页 |
| ·比较与分析 | 第84-91页 |
| ·决定最大加速比的因素 | 第84-86页 |
| ·进程数的最优选择 | 第86页 |
| ·与其它多核并行方法比较 | 第86-87页 |
| ·与商业软件比较 | 第87-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 5 基于通用模型的影像融合GPU并行计算方法 | 第93-107页 |
| ·使用GPU进行遥感影像处理基本流程 | 第93-94页 |
| ·GPU支持的遥感影像融合并行计算方法 | 第94-99页 |
| ·直接计算融合结果 | 第95页 |
| ·应对大幅面的核外计算方法(out-of-core) | 第95页 |
| ·GPU支持的整个处理流程 | 第95-98页 |
| ·CUDA环境中参数优化设置 | 第98-99页 |
| ·不同分块大小处理实验结果与分析 | 第99-105页 |
| ·计算平台与实验影像 | 第99-100页 |
| ·实验结果 | 第100-104页 |
| ·结果分析 | 第104-105页 |
| ·完成整个融合流程实验 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 6 分块回归融合算法及其并行优化方法 | 第107-146页 |
| ·BR算法原理、流程及优点 | 第107-113页 |
| ·算法原理 | 第107-108页 |
| ·BR融合算法流程 | 第108-112页 |
| ·BR融合算法的优点 | 第112-113页 |
| ·分块回归算法的并行优化方法 | 第113-117页 |
| ·改进前任务分配及读数据策略 | 第115页 |
| ·改进后任务分配及读数据策略 | 第115-116页 |
| ·ParaBR算法并行性分析 | 第116-117页 |
| ·块长优化选择 | 第117-127页 |
| ·针对高分辨率光学影像融合的块长优化选择 | 第117-123页 |
| ·针对SAR与光学影像融合的块长优化选择 | 第123-127页 |
| ·融合效果与其它算法的比较 | 第127-141页 |
| ·高分辨率光学影像融合 | 第127-135页 |
| ·用于特征增强的SAR与光学影像融合 | 第135-141页 |
| ·并行优化方法计算性能 | 第141-145页 |
| ·优化前后比较 | 第141-144页 |
| ·与其它融合算法处理性能比较 | 第144-145页 |
| ·本章小结 | 第145-146页 |
| 7 总结与展望 | 第146-150页 |
| ·本文主要结论及创新点 | 第146-148页 |
| ·研究展望 | 第148-150页 |
| 参考文献 | 第150-160页 |
| 攻读博士学位期间主要成果 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162页 |