一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法

• 作者: 崔宾阁 张永辉 费东 钟勇 马秀丹
• 来源期刊: 海洋科学
• 学科: 工学
• 关键词: 内存映射文件 CUDA 优化 遥感图像 聚类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 139-146
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11759/hykx20171011025

摘要

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间.为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现.其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响.实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔宾阁	山东科技大学计算机科学与工程学院	18	80	5.0	8.0
2	马秀丹	山东科技大学计算机科学与工程学院	5	22	2.0	4.0
3	钟勇	山东科技大学计算机科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
4	张永辉	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0
5	费东	山东科技大学计算机科学与工程学院	2	2	1.0	1.0