Tập trung vào chương này lập bản đồ thuật toán hình ảnh hyperspectral để xử lý đồ họa đơn vị (GPU). Hiệu suất và khả năng xử lý song song của những các đơn vị, cùng với kích thước nhỏ gọn của họ và chi phí thấp tương đối, làm cho 'em hấp dẫn cho xử lý dữ liệu trên máy bay. Chúng tôi bắt đầu bằng cách Đưa ra một đánh giá ngắn về kiến trúc GPU. Chúng tôi sau đó phác thảo một phương pháp luận cho các thuật toán xử lý hình ảnh để lập bản đồ luận án kiến trúc, và. | Chapter 18 Real-Time Onboard Hyperspectral Image Processing Using Programmable Graphics Hardware Javier Setoain Complutense University of Madrid Spain Manuel Prieto Complutense University of Madrid Spain Christian Tenllado Complutense University of Madrid Spain Francisco Tirado Complutense University of Madrid Spain Contents Introduction .412 Architecture of Modern GPUs .414 The Graphics Pipeline .414 State-of-the-art GpUs An Overview .417 General Purpose Computing on GPUs .420 Stream Programming Model .420 Kernel Recognition .421 Platform-Dependent Transformations .422 The 2D-DWT in the Stream Programming Model . 426 Stream Management and Kernel Invocation .426 Mapping Streams to 2D Textures .427 Orchestrating Memory Transfers and Kernel Calls .428 GPGPU Framework . 428 The Operating System and the Graphics Hardware . 429 The gPgPU Framework .431 Automatic Morphological Endmember Extraction on GPUs .434 AMEE . 434 GPU-Based AMEE Implementation .436 411 2008 by Taylor Francis Group LLC 412 High-Performance Computing in Remote Sensing Experimental Results .441 GPU Architectures .441 Hyperspectral Data .442 Performance Evaluation .443 Conclusions .449 Acknowledgment .449 References .449 This chapter focuses on mapping hyperspectral imaging algorithms to graphics processing units GPU . The performance and parallel processing capabilities of these units coupled with their compact size and relative low cost make them appealing for onboard data processing. We begin by giving a short review of GPU architectures. We then outline a methodology for mapping image processing algorithms to these architectures and illustrate the key code transformation and algorithm tradeoffs involved in this process. To make this methodology precise we conclude with an example in which we map a hyperspectral endmember extraction
