[发明专利]一种GPU并行与零IO模式下遥感影像实时处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种GPU并行与零IO模式下遥感影像实时处理方法及系统，包括以下步骤：对输入数据进行实时建模；将实时建模后数据利用GPU并行以及零IO模式下进行影像处理；将实时建模和影像处理利用实时处理框架进行运行。本发明有益效果：颠覆传统处理模式，处理链中当前处理节点不依赖于上一步处理节点的完整影像处理结果，实现实时处理效果，以上过程不需要中间成果生成而直接跨级生产，从而提高了常规正射影像生产的生产效率，节省生产成本，且该模式使用简单，极大的提高了软件的DOM的生产能力。

技术领域

本发明涉及遥感影像高性能处理领域，具体来说，涉及一种GPU并行与零IO模式下遥感影像实时处理方法及系统。

背景技术

随着遥感技术的不断发展，遥感影像数据量与日俱增。遥感影像处理过程中，生产流程复杂，步骤繁多，大量的输入输出操作，产生大量中间数据，不利于数据管理与存储利用率的提升，且在整个过程中，需要人工干预与控制，对遥感影像生产技术、硬件存储设备和生产人员等各方面都存在压力和考验；传统遥感影像生产所耗资源大，计算周期长，且后续处理过程依赖于上一步输出的成果作为输入进行当前业务的调参和操作处理，导致整个生产过程耗时较长，自动化程度低，且大量中间成果的输出占用存储硬盘空间巨大等问题，如图5所示，卫星影像镶嵌数据处理过程中出现以下问题：1、中间数据带来大量的IO开销与存储空间占用；2、没有好的预览机制带来的处理反复；3、复杂的处理工序无法满足应急场景。

目前为提高影像处理效率，常用图形处理器(GPU)来加速计算能力，在遥感影像GPU并行化处理技术与实现方法中，将GPU进行非图形的通用计算需借助DirectX或者OpenGL类似的图形API与GPU进行沟通，这种编程方式过于复杂，且无法有效发挥GPU的计算性能；GPU并行计算技术分析与应用中，2006年，CUDA的发布使NVIDA的GPU成了GPU高性能运算的代表，然，CUDA只能支持NVIDIA的GPU；基于OpenCL的遥感影像算法设计研究表明，以OpenCL为开发平台能够发挥GPU计算性能的优势。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种GPU并行与零IO模式下遥感影像实时处理方法及系统，能够在GPU加速和改变原有生产方式两方面，提高影像处理效率，且尽量少的占用存储容量，从而达到解决以上问题。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种GPU并行与零IO模式下遥感影像实时处理方法，包括以下步骤：

对输入数据进行实时建模；

将实时建模后数据利用GPU并行以及零IO模式下进行影像处理；

将实时建模和影像处理利用实时处理框架进行运行。

进一步地，所述实时处理框架具体包括：

将多任务提交并行触发；

利用CPU并行处理，将输入影像读入内存；

利用CPU将单个任务划分子任务，CPU进行数据调度及任务派发；

利用CPU进行内存至显存的数据流转，GPU接收多指令并行化触发，并同时读入多任务的子任务影像块；

利用GPU进行像素级并行化操作，计算子任务的影像块；

利用CPU进行内存至硬盘的数据流转。

进一步地，所述实时建模具体包括：

将成果影像范围重采样至低分辨率的影像；

针对低分辨率参数利用图像处理器GPU进行影像计算处理；

将处理后的影像统计实时处理环节所需先验数据；