基于OpenCL的并行SAR圖像變化檢測.pdf

1、SAR(Synthetic Aperture Radar)圖像變化檢測是通過檢測同一地區(qū)不同時段獲取到的SAR影像，進而發(fā)現(xiàn)其地表發(fā)生的變化信息。圖像的變化檢測已經(jīng)廣泛地應用在諸多國民經(jīng)濟和國防建設中，比如在環(huán)境監(jiān)測、自然災害評估、軍事偵察以及戰(zhàn)場信息動態(tài)感知等領域。由于這些應用領域都需要做出快速的反應和及時的決斷以及海量SAR圖像處理帶來的龐大的計算挑戰(zhàn)，而傳統(tǒng)的基于單CPU的處理方法難以滿足和應對這些挑戰(zhàn)。這時異構計算正作為一個新型

2、的計算機體系迅猛發(fā)展并逐漸成為了主流，異構計算的迅猛發(fā)展為并行算法的設計和實現(xiàn)提供了可能和前提，所以需要利用已有的并行計算設備、軟件資源和并行的分析技術來應對這些挑戰(zhàn)，解決這些問題。
　　因此，本文就并行SAR圖像變化檢測進行了深入而又系統(tǒng)的研究，為了驗證所提出算法的性能，在眾多異構加速設備上對所提出的算法進行了驗證，并將此算法利用Qt封裝成軟件系統(tǒng)，本文的主要工作如下：
　?。?）本文將快速全局K-均值(Fast Glob

3、al K-Means,FGKM)算法用于SAR圖像變化檢測之中，其實驗結果顯示此算法可以獲得良好的效果，但FGKM算法比較耗時，因此本文提出了一種基于并行快速全局K-均值(Parallel-Fast Global K-Means,P-FGKM)的SAR圖像變化檢測算法，該算法是基于OpenCL(Open Computing Language)框架實現(xiàn)的，由于OpenCL框架的可移植性，因此，我們在多核CPU、單GPU(Graphics

4、Processing Unit)、多GPU等異構加速設備上對所提出的算法進行了驗證，并對其結果進行理論分析。
　?。?）為了研究基于OpenMP(Open Multi-Processing)框架和基于OpenCL框架的并行算法的差異，本文還研究了基于OpenMP框架的并行SAR圖像變化檢測算法，在多核CPU、MIC(Many Integrated Core)卡上對算法進行了測試，并分析其結果。此外，本文還進行了并行SAR圖像變化檢