[发明专利]基于CPU-GPU异构并行的地表形变反演方法与系统

权利要求书

1.一种基于CPU-GPU异构并行的InSAR分布式散射体干涉技术的地表形变反演方法，其特征在于，包括：

S1：基于CPU多核并行的OpenMP图像级、块级、窗口级并行方法进行相干散射体CS点的预处理，基于CUDA架构并行方法进行分布式散射体DS点的预处理；

其中，基于CPU多核并行的OpenMP图像级、块级、窗口级并行方法进行CS点预处理，主要包括干涉对的选取、干涉对相干系数图的计算和CS点提取步骤：

S1.1：干涉对的选取包括：对于N幅经配准后的SAR复数图像，计算N(N-1)/2个干涉对的平均相干系数，每个干涉对的平均相干系数采用基于CPU多核并行的OpenMP图像级的并行方法，将每个干涉对的相干系数计算分配到每个CPU核/线程上单独执行；干涉对由主图像M和辅图像S进行差分干涉过程形成；其次每个干涉对的平均相干系数采用基于CPU多核并行的OpenMP块级的并行方法，对于每个干涉对，随机选取B个数据块，分别计算每个数据块a相应的相干系数γ_a，将每个数据块的相干系数计算分配到每个CPU计算线程上，γ_a的计算见下式：

式中，数据块的大小为a_N×a_N，a_i和a_j表示每个数据块窗口内第a_i行第a_j列，x为每个数据块中每个像素的复数值，表示每个数据块中主图像M的第a_i行第a_j列像素的复数值，表示每个数据块中每个数据块中从图像S的第a_i行第a_j列的复数值；*表示共轭相乘；

完成数据块相干系数计算后，将各个线程结果返回并取平均，得到每个干涉对的相干系数估计值选取平均相干系数高于给定阈值的干涉对，作为选择的干涉对数据集；

S1.2：干涉对相干系数图的计算包括：根据S1.1选择的干涉对数据集，计算这些干涉对的相干系数图，采用基于CPU多核并行的OpenMP图像级并行方法，将每个干涉对的相干系数计算分配到CPU的核/线程上单独执行；由于每个干涉对的相干系数图采取滑动窗口操作，因此，再采用基于CPU多核并行的OpenMP窗口级并行方法，将每个窗口计算分配到每个CPU计算核/线程上，最后再对CPU所有核/线程计算的相干系数图，进行平均得到平均相干系数图；

S1.3：CS点提取包括：采用固定阈值法或自适应阈值法对CS点进行提取；该过程在CPU端下进行完成；

固定阈值法为按给定的阈值来提取CS点；

自适应阈值法公式如下：

式中，γ_thresh为求解的自适应阈值，γ₀为用户选择的相干性阈值，而γ_1/5表示占总体数量1/5的高相干点对应的相干性阈值，γ_x为一组标准相干系数图相干性阈值；根据自适应阈值γ_thresh完成初始CS点的提取；

S2：基于CPU多核并行的OpenMP块级和窗口级并行方法进行同质像素点的提取，并根据提取的同质像素点进行连接性的判断，随后根据同质像素点设定的阈值进行DS点的初选；

S3；基于CUDA架构并行方法进行DS点的协方差和相干矩阵的计算；

S4：基于CUDA架构并行方法进行相干矩阵特征值分解和相干权重方法DS点的最优相位的估计；

S5：基于CUDA架构并行方法进行分布式散射体DS点最终筛选；

S6：基于CPU多核并行的OpenMP窗口级并行方法进行CS点和DS点融合，在时序InSAR解算的框架下实现地表形变反演。