高光谱图像贝叶斯分类算法 GPU 并行优化研究

摘要：

本文提出了基于 GPU 的高光谱图像贝叶斯并行技术优化算法，通过对高光谱图像分类流程计算复杂度的分析，基于 GPU 的硬件特性和 CUDA 编程模型将待分类图像像元映射到计算线程，GPU 控制流程逻辑， GPU 执行数据级并行计算，并从数据传输和核函数设计两方面进行了优化设计。实验结果表明，该并行分类算法在保证分类精度的同时能大大提高算法的计算效率，获得25倍～54倍的计算加速比。

关键词：高光谱图像、贝叶斯分类、并行计算、GPU、CUDA

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41301384。

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10