| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·CUDA 技术在 SAR 图像快速处理中的应用 | 第13-14页 |
| ·MPI 机群在 SAR 图像快速处理中的应用 | 第14-15页 |
| ·SAR 图像处理系统 | 第15页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 SAR 图像应用的并行计算基础 | 第19-30页 |
| ·SAR 图像的土壤含水量反演模型 | 第19-21页 |
| ·CUDA 技术概述 | 第21-26页 |
| ·CUDA 的计算模型 | 第21-25页 |
| ·CUDA 性能评价方法 | 第25-26页 |
| ·MPI 机群计算概述 | 第26-28页 |
| ·MPI 机群计算模型 | 第26-27页 |
| ·机群计算性能的理论分析 | 第27-28页 |
| ·土壤含水量反演算法的并行性分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 CUDA 的 SAR 图像并行算法的分析与实现 | 第30-47页 |
| ·传统串行设计方法 | 第30-31页 |
| ·并行算法的设计与实现 | 第31-39页 |
| ·线程设计 | 第32-34页 |
| ·存储设计 | 第34-36页 |
| ·性能优化 | 第36-39页 |
| ·实验测试数据与结果分析 | 第39-46页 |
| ·测试方法 | 第39-40页 |
| ·实验测试数据 | 第40-41页 |
| ·实验分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于 MPI 机群的 SAR 图像并行算法的分析与实现 | 第47-67页 |
| ·并行设计的方法与效率分析 | 第47-50页 |
| ·并行算法的设计方法 | 第47-48页 |
| ·并行算法的效率分析 | 第48-50页 |
| ·基于 MPI 机群并行算法的设计与实现 | 第50-57页 |
| ·主从模式 | 第50-55页 |
| ·对等模式 | 第55-57页 |
| ·实验测试数据与结果分析 | 第57-66页 |
| ·测试方法 | 第57-59页 |
| ·实验测试数据与分析 | 第59-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 SAR 图像处理系统的设计与实现 | 第67-77页 |
| ·需求分析 | 第67-68页 |
| ·系统框架与功能 | 第68-69页 |
| ·系统功能的设计与实现 | 第69-75页 |
| ·SAR 图像数据的读取 | 第69-70页 |
| ·SAR 图像的显示 | 第70-71页 |
| ·ROI 功能设计实现 | 第71-72页 |
| ·图像缩放的设计实现 | 第72-73页 |
| ·图像拖拽的设计实现 | 第73-74页 |
| ·算法模块的集成 | 第74-75页 |
| ·系统测试 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·研究总结 | 第77-78页 |
| ·本文创新点 | 第78页 |
| ·研究展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第83-84页 |