一种高光谱目标实时探测的gpu并行处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明具体涉及一种结合基于递归分析思想的高光谱实时探测算法在图形处理 器（GPUs)上硬件实现的高光谱目标实时探测的GPU并行处理方法。
【背景技术】
[0002] 高光谱遥感的出现是遥感技术的一场革命。随着光谱分辨率的提高，它使原本在 多光谱遥感中无法有效探测的地物得以探测，因而得到了广泛的应用。在很多实际情况下， 研宄者总是没有足够的先验知识来表征目标类别的统计信息，例如农学的特殊物种、生态 学中的异常迀移、地质学中的稀有矿物、环境监测中的有毒废物排泄和石油泄漏、战场中的 车辆或飞机、医学诊断中的癌细胞或者肿瘤等等。因此，无需先验知识的高光谱图像异常检 测得到了越来越广泛的关注。
[0003] 在实际异常探测中，实时检测尤为重要。这是因为许多异常目标，例如运动目标， 它的停留时间是非常短的。因此，要想实现这种异常目标的检测，其处理过程必须是实时 的。然而，现有的算法多数是较复杂的，具有较高的计算复杂度，且运算平台是串行计算的， 因而并不能够实现实时检测。
[0004] 另一方面，随着现代遥感技术的飞速发展，高光谱遥感在获取更加丰富地物信息 的同时，其大量的数据量也给数据存储、卫星下行数传和后续处理带来了巨大的压力。提出 基于并行处理运算平台的加速计算，实现机载实时处理可以减少数据传输量，也就相应减 少了数据压缩下传而导致的信息损失，减少了地面数据存储和处理工作量，提高了图像分 类和目标检测的效率和实效性。
[0005] 相比于CPU，GPU具有的强大计算能力越来越吸引着研宄人员探索在处理图形這 染计算任务外的其他领域来使用它。
[0006] 为了实时、准确地进行高光谱遥感图像的异常探测，本发明提出了一种GPU架构 下高光谱异常目标实时探测并行处理方法。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于提供一种进行高光谱异常检测时并行度高、高光谱数据量大的 高光谱目标实时探测的GPU并行处理方法。
[0008] 本发明的目的是这样实现的：
[0009] (1)输入高光谱数据data，初始化高度initial height，原始数据高度data height，原始数据宽度data width，原始数据波段数data band;
[0010] (2)从主机端到设备端拷贝初始化数据；
[0011] (3)初始化高光谱数据，在GPU配置多线程，多线程启动同时计算H= initial height氺data-height，IR = inv(initial_vector氺initial-vector1)，丰刀女台化结果 result =diag(initial_vector*IR*initial_vectorT)；
[0012] (4)从主机端到设备端拷贝当前检测像元数据rn;
[0013] (5)利用Woodbury恒等式更新相关矩阵R(η)的逆矩阵R(ηΓ1;
[0014] (6)在GPU配置多线程，结合异常检测算子对高光谱图像进行实时检测，最后输出 探测结果。
[0015] 步骤（4)包括：将待处理的高光谱像元数据从主机端的RAM拷贝到设备端的显存 中，在设备端建立Kernel函数，其中的Kernel函数处理需要相同数量级的GPU线程数的操 作，将计算结果传回主机端，每一个像元处理重复上述流程，最后获得整幅高光谱图像的检 测结果。
[0016] 本发明的有益效果在于：
[0017] 本发明模拟了高光谱数据从获取到处理的实时操作，先入数据先处理，因此可实 现数据边传输边处理的实时过程；充分利用了麦克斯韦结构的GPU加速复杂的计算，其中 包括了常量内存，共享内存加速数据的读写速率；高光谱目标实时检测算法的GPU并行实 现具有实用性和通用性，可以灵活应用到搭载嵌入式系统的机载或者星载平台。
【附图说明】
[0018] 图1是一幅真实的高光谱图像数据；
[0019] 图2是合成的高光谱图像数据；
[0020]图3是采用基于递归分析的高光谱实时探测算法的检测结果灰度图；
[0021] 图4是GPU并行处理方法加速比图；
[0022] 图5是GPU并行处理方法流程图。
【具体实施方式】
[0023] 下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：
[0024] 本发明利用卡尔曼滤波理论的递归思想，用GPU硬件实现，并行处理达到实时的 要求，实现高光谱实时异常检测。该实现仅仅利用了待检测像素之前的所有像素信息，用 Woodbury恒等式推出递归公式；同时，充分利用了 GPU的并行处理的优势，依据CUDA并行 编程模式，从算法逻辑、线程映射模型、数据读取存储传输方式等方面进行并行优化。
[0025] 此外，由于GPU在图像处理方面具有天然的并行处理优势，将串行算法改进成为 并行算法并使之在GPU上实现，提高了运算性能，并且随着GPU与ARM嵌入式系统的结合， 为开发机载和星载平台的高光谱目标检测系统奠定基础。
[0026] 为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案：
[0027] 首先，根据卡尔曼滤波理论，获得相关矩阵R的迭代更新公式，利用Woodbury恒等 式，导出递归实时异常检测算子。具体步骤如下：
[0028] 1.假设具有L个波段的高光谱图像像素点的光谱向量可表示为一个L维列向量^ =，…，IyJ t，相关矩阵表示如下：
【主权项】
1. 一种高光谱目标实时探测的GPU并行处理方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 输入高光谱数据data，初始化高度initialheight，原始数据高度dataheight， 原始数据宽度datawidth，原始数据波段数databand; (2) 从主机端到设备端拷贝初始化数据； (3) 初始化高光谱数据，在GPU配置多线程，多线程启动同时计算H=initial height氺data-height，IR=inv(initial_vector氺initial-vector1)，丰刀女台化结果result =diag(initial_vector*IR*initial_vectorT)； (4) 从主机端到设备端拷贝当前检测像元数据rn; (5) 利用Woodbury恒等式更新相关矩阵R(n)的逆矩阵ROir1; (6) 在GPU配置多线程，结合异常检测算子对高光谱图像进行实时检测，最后输出探测 结果。
2. 根据权利要求1所述的一种高光谱目标实时探测的GPU并行处理方法，其特征在于， 所述步骤（4)包括：将待处理的高光谱像元数据从主机端的RAM拷贝到设备端的显存中，在 设备端建立Kernel函数，其中的Kernel函数处理需要相同数量级的GPU线程数的操作，将 计算结果传回主机端，每一个像元处理重复上述流程，最后获得整幅高光谱图像的检测结 果。
【专利摘要】本发明具体涉及一种结合基于递归分析思想的高光谱实时探测算法在图形处理器(GPUs)上硬件实现的高光谱目标实时探测的GPU并行处理方法。本发明包括：(1)输入高光谱数据，初始化高度，原始数据高度，原始数据宽，原始数据波段数；从主机端到设备端拷贝初始化数据；初始化高光谱数据；从主机端到设备端拷贝当前检测像元数据；利用Woodbury恒等式更新相关矩阵的逆矩阵；在GPU配置多线程，结合异常检测算子对高光谱图像进行实时检测，最后输出探测结果。本发明充分利用了麦克斯韦结构的GPU加速复杂的计算，高光谱目标实时检测算法的GPU并行实现具有实用性和通用性，可以灵活应用到搭载嵌入式系统的机载或者星载平台。
【IPC分类】G06F9-38
【公开号】CN104699462
【申请号】CN201510112355
【发明人】赵春晖, 尤伟, 王玉磊, 王佳, 杜达凯
【申请人】哈尔滨工程大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年3月13日