[發明專利]基于CPU/GPU協同處理的遙感數據快速入庫方法

在審

• 申請號: 201710330476.5
• 申請日: 2017-05-11
• 公開（公告）號: CN107170017A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 黃杰;朱豐煒;萬健;賈剛勇;司華友
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06F17/30;G06T1/20
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙)33240
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發明涉及遙感數據的處理和管理技術領域，涉及一種利用計算機CPU/GPU協同計算方式來提高遙感數據入庫效率的方法，即一種基于CPU/GPU協同處理的遙感數據快速入庫方法。

背景技術

自20世紀60年代航天遙感技術興起以來，遙感數據的獲取技術日趨完善，一個立體、多角度、全方位、全天候的對地觀測網正在形成。特別是近些年，隨著國內外亞米級高分辨率遙感衛星的商業推廣、航空有人/無人遙感作業的增多、地面移動遙感設備的普及，以及計算機、網絡、通信等技術的快速發展，推動了遙感數據生產的爆發式增長。成像方式的多樣化以及遙感數據獲取能力的增強，導致遙感數據的多元化和海量化。為了在各種遙感應用系統中及時有效地利用這些規模龐大的數據，首先必須對其進行有序的組織和管理。目前基于空間數據庫管理是遙感數據的主流管理方式，面對不斷產生的海量多源異構遙感數據，如何在第一時間快速、精準地將數據處理入庫就成為一個迫切需要解決的問題。

遙感數據入庫通常包括遙感數據預處理(如投影變換、坐標變換、勻光、色彩均勻化等操作)、構建影像金字塔、遙感數據壓縮等步驟。其中包含大量對遙感影像的計算密集型操作。傳統的入庫方法采用的是使用CPU進行串行運算處理，或者基于原有串行算法的多CPU并行運算處理，在海量遙感數據的環境下，該方法的效率并不能滿足實際需求。GPU作為通用大規模并行處理器，具有運算密集、高度并行、體積小和性價比高等特點，將GPU的處理能力融入到系統中，形成一種系統化的處理能力，可為遙感數據入庫處理提供高效的技術手段。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是在海量遙感數據的環境下，如何合理有效利用GPU和CPU資源，提高遙感影像入庫的速度。

(二)技術方案

為了實現遙感影像快速入庫，本發明設計了配置有主機端和設備端的多機系統，主機端和設備端都需配置有多核中央處理器CPU和圖形處理器GPU。

在該系統中，主機端和設備端以一個CPU核為控制核，其他CPU核為計算核，其中控制核主要負責主機端和設備端之間的數據傳輸、CPU和GPU之間的數據傳輸、核函數執行參數配置、核函數啟動等工作。而計算核主要參與數據入庫中計算密集的部分。設備端的計算核主要是用來處理遙感影像入庫中的影像金字塔構建(主要包括分配內存、拷貝數據)和影像預處理步驟。主機端的計算核則用來參與影像數據壓縮步驟(主要包括影像壓縮預處理、tier-1算法、tier-2算法)。

圖形處理器GPU主要負責程序中并行計算密集的部分。其中設備端的GPU負責對影像數據進行重采樣(影像金字塔構建核心部分)，主機端的GPU參與影像數據壓縮步驟(主要包括小波變換、tier-1算法)。

具體步驟如下:

步驟a)主機端和設備端分別調用各自CPU的控制核分配內存緩存空間；

步驟b)設備端接收待入庫的遙感影像數據，并把數據部分或者全部存放在預先分配好的內存中；

步驟c)設備端調用CPU的計算核對待入庫的影像進行預處理；其中影像預處理包括投影變換、坐標變換、勻光、色彩均勻化等操作；

步驟d)設備端調用GPU構建影像金字塔；

步驟e)設備端調用CPU的控制核把構建完成的影像金字塔數據從設備端發送到主機端；

步驟f)主機端協同調用GPU和CPU的計算核對影像金字塔數據進行；

步驟g)主機端調用CPU的控制核將壓縮后的影像數據存儲入庫。

(三)有益效果

在對海量遙感影像數據進行入庫的操作過程中，主要耗費的時間是在構建影像金字塔和壓縮影像數據。本發明主要從以下方面進行改進：

1、構建影像金字塔主要耗費的時間是在對數據進行重采樣，本發明中CPU主要負責程序中串行執行的部分以及對任務進行調度，而GPU作為協處理器，主要負責數據并行計算密集的部分，從而充分發揮CPU和GPU各自的運算優勢。同時，本發明增加了一個設備端專門用來構建影像金字塔，當主機端對接收到的遙感影像數據進行壓縮處理時，設備端則可以構建下一幅影像的金字塔，從而實現了不同影像處理步驟之間的同步執行，加快了遙感數據入庫的速度。