| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-17页 |
| 1.2.1 图像融合算法的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 GPU并行计算的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 课题来源及本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 基于CUDA的光谱复原算法的优化 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 CUDA架构的介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.1 CUDA硬件架构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CUDA软件架构 | 第19-20页 |
| 2.3 原光谱复原算法的实现 | 第20-26页 |
| 2.3.1 光谱复原的实现 | 第20-24页 |
| 2.3.2 光谱复原的时间 | 第24-26页 |
| 2.4 光谱复原的优化 | 第26-28页 |
| 2.4.1 数据传输方式的优化 | 第26-27页 |
| 2.4.2 峰值计算的优化 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 多光谱图像融合算法的原理及仿真实现 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于GPCA的图像融合算法的原理 | 第29-32页 |
| 3.2.1 PCA变换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 GPCA算法 | 第30-32页 |
| 3.3 基于Brovey-àtrous变换的图像融合算法的原理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 àtrous小波变换 | 第32-34页 |
| 3.3.2 Brovey变换 | 第34-35页 |
| 3.3.3 Brovey-àtrous变换 | 第35页 |
| 3.4 融合评价 | 第35-40页 |
| 3.4.1 主观评价 | 第35-38页 |
| 3.4.2 客观评价 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 图像融合算法的CUDA实现及优化 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 基于CUDA的融合算法实现平台 | 第41页 |
| 4.2.1 硬件配置 | 第41页 |
| 4.2.2 软件配置 | 第41页 |
| 4.3 基于CUDA的图像融合算法的并行化设计及优化 | 第41-54页 |
| 4.3.1 GPCA算法的并行化设计 | 第41-48页 |
| 4.3.2 Brovey-àtrous算法的并行化设计 | 第48-50页 |
| 4.3.3 CUDA优化策略 | 第50-54页 |
| 4.4 基于CUDA的融合算法的融合结果及时间 | 第54-56页 |
| 4.4.1 融合结果 | 第54-55页 |
| 4.4.2 融合时间 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
