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    《中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)》 2019年
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    基于GPU并行計算的太陽自適應光學圖像斑點重建技術實現

    宣經緯  
    【摘要】:在地基太陽觀測中,光線在穿越大氣層時會受到大氣湍流的影響而導致圖像扭曲、變形以致質量下降。為了消除或降低大氣湍流的影響,包括自適應光學技術和事后圖像處理技術在內的許多技術被用來獲得高分辨力的太陽圖像。本文采用的是基于斑點重建算法的事后圖像處理技術。斑點重建算法被分為兩個部分:傅里葉振幅重建和傅里葉相位重建。振幅重建部分采用的是斑點干涉法,相位重建部分則采用的是斑點掩模法。然而,由于巨大的數據量以及計算的復雜性,斑點重建算法的計算十分耗時,傳統的串行計算方式難以滿足實時性要求。GPU由于其強大的計算能力、良好的可編程性以及經濟性,為提高算法的計算效率提供了新的思路。為了加速斑點重建算法的計算過程,本研究在討論了算法原理的基礎上,使用CUDA并行計算架構實現了太陽圖像斑點重建算法并行化。本文作了如下的工作:第一,介紹了大氣湍流對太陽觀測的影響,并詳細論述了斑點重建算法的原理和步驟。第二,針對斑點重建算法在串行平臺上耗時長、重建效率低的問題,利用GPU平臺和CUDA框架對不同的步驟提出了各自的并行優化方案。實驗結果表明,在我們的運行環境下,一張TiO通道2304×1984像素大小的圖像,可以在70s內完成重建,相比運行在CPU上的串行程序,加速比可達7以上。可見,并行化后的算法,重建速度得到了顯著的提升。第三、為了進一步減少耗時,本文提出了基于雙GPU的加速方法以及基于CPU-GPU協同計算的加速方法。其中基于CPU-GPU協同計算的加速方法又分為在子塊內的CPU-GPU協同計算和在子塊間的CPU-GPU協同計算兩種。實驗表明,這三種加速方法相比單GPU情況下的速度都取得了一定程度的提升。可以預見,未來在更多的GPU上,是可以實現太陽圖像高分辨力實時重建的。
    【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
    【學位級別】:碩士
    【學位授予年份】:2019
    【分類號】:TP391.41;P182.2

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