一种基于GPU并行计算的无人机影像快速镶嵌方法.pdf

【文章概述】 本文主要介绍了一种利用GPU并行计算实现无人机影像快速镶嵌的新方法，旨在提高数据处理效率，减少时间和存储资源的消耗。在无人机遥感应用中，由于其影像空间分辨率高、重叠度大，传统的正射纠正后再镶嵌的方式会带来巨大的数据冗余和处理时间。因此，研究者提出了一种基于GPU并行计算的解决方案。 【方法步骤】 1. **匀光处理**：首先对无人机影像进行Wallis滤波，解决影像间的色彩不一致问题，确保影像拼接时的色彩连续性。 2. **Voronoi图生成**：根据测区影像的位置，自动生成Voronoi图作为镶嵌线网络。这种方法考虑了影像的重叠度和投影差，能够有效地确定镶嵌线，避免因建筑物等因素导致的镶嵌问题。 3. **GPU并行计算**：利用GPU的强大并行计算能力，对每张无人机影像进行快速正射纠正，同时进行镶嵌操作。这一过程减少了数据冗余，提高了处理速度。 【实验与结果】 通过实验，该方法在处理230张空间分辨率为0.1m的无人机影像时，相比于传统方法，效率显著提升。这表明GPU并行计算在无人机影像快速镶嵌中的应用是有效的，尤其是在应急测绘等需要快速响应的场景中，具有很高的实用价值。 【相关技术背景】 GPU并行计算技术，如CUDA，近年来在遥感数据处理领域得到广泛应用，因其能大幅提升处理速度。文中提到的侯毅、李朋龙等人的研究都展示了GPU在航空影像正射纠正中的优越性能。本文提出的方案进一步扩展了GPU并行计算在复杂任务如影像镶嵌中的应用。 【总结】 本文提出的方法结合了GPU的并行计算优势，实现了无人机影像的快速正射纠正和镶嵌，减少了数据冗余，提高了处理效率，尤其适用于应急测绘等对时效性要求高的场景。未来，这种技术可能被广泛应用于无人机遥感数据处理，推动遥感领域的技术进步。