| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 选题依据 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-12页 |
| ·FFT 算法的发展现状 | 第12-14页 |
| ·FFT 技术在遥感影像处理中的应用 | 第14页 |
| ·GPU 在遥感图像处理方面的研究现状 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容与组织结构 | 第16-18页 |
| ·主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 傅立叶变换及其 FFTW | 第18-32页 |
| ·傅立叶变换基本原理 | 第18-27页 |
| ·离散傅里叶变换 | 第18-19页 |
| ·快速傅里叶变换 | 第19页 |
| ·基二的 FFT | 第19-27页 |
| ·FFTW 概述 | 第27-30页 |
| ·FFTW 基本原理 | 第28-29页 |
| ·FFTW 核心模块 | 第29-30页 |
| ·FFTW 优势 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 GPU 技术与 CUDA 编程 | 第32-46页 |
| ·GPU 可编程处理器 | 第32-37页 |
| ·GPU 发展现状 | 第32-35页 |
| ·GPU 的结构 | 第35-36页 |
| ·GPU 的编程特点 | 第36-37页 |
| ·CUDA 及其编程模式 | 第37-40页 |
| ·CUDA 编程模型主机端与设备端 | 第37-40页 |
| ·线程的结构组成 | 第40页 |
| ·CUFFT 函数库的编程特点及数据布局 | 第40-44页 |
| ·CUFFT 函数库的特点 | 第40-42页 |
| ·CUFFT 与 FFTW 性能比较 | 第42页 |
| ·CUFFT 数据布局 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于 GPU 的 HRFFT 改进算法 | 第46-58页 |
| ·基本思想 | 第46页 |
| ·算法实现流程 | 第46-47页 |
| ·影像分块技术 | 第47-53页 |
| ·遥感影像分块原理 | 第48-50页 |
| ·内存处理分块大小确定 | 第50-52页 |
| ·GPU 处理子块大小确定 | 第52页 |
| ·影像分块填充 | 第52-53页 |
| ·实验环境及验证结果 | 第53-56页 |
| ·普通影像的 CPU 与 GPU 处理结果比对 | 第53-54页 |
| ·巨幅影像的 CPU 与 GPU 处理结果比对 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于 GPU 的 HRFFT 算法在遥感图像处理中的应用 | 第58-64页 |
| ·基于傅里叶变换的遥感影像条带噪声去除 | 第58-59页 |
| ·空间域条带噪声去除方法 | 第58-59页 |
| ·频率域条带噪声去除方法 | 第59页 |
| ·遥感影像条带噪声去除傅里叶变换算法的实现 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·创新点 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况及科研成果 | 第71-72页 |