| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 本工作的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 太阳高分辨率图像重建的意义 | 第12页 |
| 1.1.2 大气对望远镜成像的影响 | 第12-13页 |
| 1.2 需求背景 | 第13-15页 |
| 1.2.1 太阳图像的重建 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像的选帧技术 | 第14页 |
| 1.2.3 Lucky Imaging | 第14页 |
| 1.2.4 图像质量评价方法 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 GPU和CUDA技术 | 第18-30页 |
| 2.1 GPU的优势 | 第18-22页 |
| 2.2 GPU的开发环境 | 第22-23页 |
| 2.3 CUDA框架的并行计算 | 第23-30页 |
| 2.3.1 CUDA中常用的库 | 第27页 |
| 2.3.2 CUFFT库函数 | 第27-28页 |
| 2.3.3 CUBLAS库函数 | 第28-30页 |
| 第三章 NVST Levell图像的重建方法 | 第30-42页 |
| 3.1 一米新真空太阳望远镜(NVST) | 第30-31页 |
| 3.2 NVST levell重建流程 | 第31-33页 |
| 3.3 偏移量的计算与图像对齐 | 第33-36页 |
| 3.4 功率谱的归一化 | 第36-38页 |
| 3.5 相对功率谱的计算 | 第38-39页 |
| 3.6 lucky image的选取 | 第39页 |
| 3.7 Lucky imaging的位移叠加 | 第39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 NVST Levell图像重建的GPU实现 | 第42-62页 |
| 4.1 程序实现流程 | 第42-43页 |
| 4.2 fits图像的读取与传输 | 第43-46页 |
| 4.3 图像对齐的GPU实现 | 第46-51页 |
| 4.4 归一化功率谱的GPU获取 | 第51-53页 |
| 4.5 相对功率谱的GPU计算 | 第53-54页 |
| 4.6 lucky image的GPU选帧 | 第54-55页 |
| 4.7 位移叠加的GPU实现 | 第55-58页 |
| 4.8 实验结果与效率分析 | 第58-61页 |
| 4.9 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 ONSET分块重构方法 | 第62-72页 |
| 5.1 光学和近红外太阳爆发探测望远镜(ONSET) | 第62-64页 |
| 5.2 ONSET分块重构流程 | 第64-67页 |
| 5.3 图像的分块 | 第67-68页 |
| 5.4 子块的选帧 | 第68-69页 |
| 5.5 背景图像的选择 | 第69页 |
| 5.6 子块与背景图像的对齐 | 第69-70页 |
| 5.7 子块的拼接 | 第70-71页 |
| 5.8 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 ONSET分块重构方法的GPU实现 | 第72-90页 |
| 6.1 ONSET重建的实现流程 | 第72-75页 |
| 6.2 图像分块的GPU实现 | 第75-78页 |
| 6.3 子块选帧的GPU实现 | 第78-82页 |
| 6.4 子块与背景图像对齐的GPU实现 | 第82-83页 |
| 6.5 子块拼接的GPU实现 | 第83-85页 |
| 6.6 实验结果 | 第85-88页 |
| 6.7 本章小结 | 第88-90页 |
| 第七章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第90-91页 |
| 7.2 对未来工作的展望 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-96页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) | 第96-98页 |
| 附录B (攻读学位期间参与完成的研究成果) | 第98页 |