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基于IHS变换的遥感影像快速融合方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 遥感影像融合算法研究现状第10-11页
        1.2.2 遥感影像并行计算研究现状第11-12页
    1.3 论文组织结构第12-15页
2 典型的影像融合方法第15-27页
    2.1 影像融合的层次第15-17页
    2.2 基于IHS变换的影像融合方法(GIHS)第17-20页
        2.2.1 IHS变换公式第17-19页
        2.2.2 GIHS融合方法第19-20页
    2.3 基于小波变换的影像融合方法第20-23页
        2.3.1 常用的小波基函数第21-22页
        2.3.2 小波融合步骤第22-23页
    2.4 基于Gram-Schmidt变换的融合方法第23-24页
    2.5 融合质量评价第24-26页
    2.6 小结第26-27页
3 GPU体系结构和CUDA编程平台第27-33页
    3.1 GPU简介第27-28页
    3.2 CUDA存储器模型第28-29页
    3.3 CUDA编程模型第29-30页
    3.4 CUDA语法第30-31页
    3.5 小结第31-33页
4 基于IHS变换的融合方法研究第33-49页
    4.1 亮度获取优化的IHS融合方法(SIHS)第33-37页
        4.1.1 IHS融合方法光谱失真原因的分析第33-34页
        4.1.2 亮度获取优化的IHS融合方法第34-37页
    4.2 基于小波变换的IHS融合方法(WSIHS)第37-39页
        4.2.1 WSIHS小波系数融合规则第37-38页
        4.2.2 WSIHS影像融合步骤第38-39页
    4.3 实验与分析第39-48页
        4.3.1 小波基的选取对融合结果的影响第40-42页
        4.3.2 小波分解层数的选取对融合结果的影响第42-44页
        4.3.3 融合效果对比第44-48页
    4.4 小结第48-49页
5 融合方法并行化研究第49-59页
    5.1 矩阵乘法的GPU并行化第49-52页
    5.2 基于CUDA的SIHS融合方法并行化第52-54页
        5.2.1 GPU并行化处理流程第52-53页
        5.2.2 基于CUDA的SIHS融合方法并行化实现第53-54页
    5.3 基于缓冲队列的遥感影像读写优化第54-56页
    5.4 实验与分析第56-58页
        5.4.1 实验平台与数据第56页
        5.4.2 实验分析第56-58页
    5.5 小结第58-59页
6 总结与展望第59-61页
    6.1 本文工作总结第59页
    6.2 后续工作展望第59-61页
参考文献第61-63页
致谢第63-65页
攻读学位期间发表的学术论文与参与的项目第65-66页

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