共享内存环境下的干涉合成孔径声呐复图像配准及优化方法

提出了一种共享内存环境下的干涉合成孔径声呐（interferometric synthetic aperture sonar,InSAS）复图像配准优化方法。首先在分析复图像配准算法各处理步骤计算特点和并行性的基础上,针对粗配准和精配准计算中大量的滑动窗口计算操作,根据相邻窗口数据之间的关系进行了计算方法优化设计;然后采用OpenMP指令对粗配准、精配准、复图像插值和干涉相位提取计算步骤进行了并行化设计和计算任务分配,以充分利用多核计算资源加速复图像配准过程;最后通过InSAS复图像的并行配准试验验证了所提方法的正确性和高效性。     

利用MPI并行算法实现球谐综合的效率分析

分析了求解地球重力场参量的球谐综合计算公式,引入数组预存再调用方法来避免传统算法中对cos（mλ）、sin（mλ）及勒让德函数的递推系数的重复计算问题,并结合MPI（message passing interface）并行技术来提高计算效率。实验采用2 160阶次的EGM2008模型,以DELL PowerEdge R730服务器和超算“天河二号”为计算平台,计算了分辨率1°和5'的网格重力异常。结果表明,数组预存再调用的方式减少了中央处理器（central processing unit,CPU）的计算工作量,但同时增加了内存的访问次数,适用于CPU性能一般而内存频率较高的计算平台。MPI并行技术可充分发挥计算机的多核优势,并在进程个数等于逻辑CPU的个数时获得最大加速比。     

Retinex图像增强在GPU平台上的实现

伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU（Graphic Processing Unit）平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。     

自动水下航行器测量子系统实时多任务软件设计

针对多传感器测量系统中存在的单任务软件系统很难实现同步、实时测量的问题,引入了实时多任务操作系统。基于开放式、面向任务、模块化设计思想,研究了自动水下航行观测平台测量子系统的多任务软件系统。描述了多任务软件的静态结构和动态模型,实现了多传感器测量任务并发执行,保证了各个传感器测量数据的实时性和有效性。     

基于GPU的遥感影像SAM分类算法并行化研究

本文简要介绍了并行图像处理的基本模式;对GPU的并行性和流式编程模型进行了分析,提出了GPU并行图像处理的基本流程,并对数据加载、计算结果反馈保存等关键技术问题进行了论述;实现了光谱角匹配(SAM)算法的GPU并行化,最后通过实验验证了该技术方法的有效性。     

航空遥感影像正射纠正集群并行算法

正射纠正是生成正射影像的关键步骤.随着航空遥感影像数据量的急剧增加,正射纠正的处理速度问题越来越受到关注.并行处理是解决正射纠正速度问题的有效途径.在对遥感影像正射纠正算法进行分析的基础上,重点对并行正射纠正算法中的数据划分,负载平衡等关键问题进行深入研究,并提出一种适合遥感影像快速正射纠正的负载平衡并行算法.在同构集群环境下的实验结果表明,该算法能够实现集群处理节点基本的负载平衡,达到良好的并行加速比,适合干航空遥感影像的快速正射纠正.     

大型洞室群软岩置换方案优化的并行实现

并行计算己成为求解大规模岩土工程问题的一种强大趋势 。 以水布娅大型洞室群软岩置换方案优化为例 , 探讨了方案优化中的并行计算问题,分析了并行计算中的编程模式 、 任务划分 、负载平衡和编程方法等问题,在 W id n o w s 环境下的 PC 机群上成功实现了软岩置换方案优化的并行计算,并获得了近乎线性的加速比 , 从而大大提高了方案优化的计算速度和效率 , 为岩土工程计算并行化思路提供了重要参考 。     

基于并行遗传算法的地震属性优化研究

系统介绍了遗传算法各步的改进策略。首先,产生多样化的初始群体,引入五进制的编码策略提高搜索速度,然后采用无退还随机选择机制防止收敛早熟,采取两点交叉及多点变异方案以扩大模型空间的搜索范围和保持个体的多样性。另外,为了保证算法的收敛,使用了代间隙技术。最后,按照并行算法设计原则给出改进后的并行遗传算法的算法描述,并通过运用改进的并行遗传算法解决了非线性、多参数、多极值的地震属性优化的实际问题。     

基于GPU的SIFT特征点快速匹配

影像匹配是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题,基于特征的SIFT匹配算法由于其较强的匹配能力和良好的健壮性成为研究的热点.但SIFT算子的多量性及提取特征点维度较高的特点,直接影响了匹配速度.因此,本文利用GPU强大的并行处理能力,就SIFT特征点匹配在GPU上的设计与实现进行了详细的介绍,并通过对比实验说明利用GPU对SIFT特征点进行匹配所带来的优势.