本发明专利技术属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，包括GPU，获取高光谱数据，加载高光谱数据至GPU；调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进行高光谱数据的滤波；根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果；本发明专利技术通过将高光谱数据加载高光谱数据至GPU中，结合GPU和SG滤波算法，通过并行运算的方式，将SG滤波算法与GPU硬件相互配合进行优化，通过配置GPU的数据，实现了多线程的并行运算，极大地提高了高光谱数据滤波的运算速度，高效率地处理高光谱数据的滤波，克服了因高光谱数据的高冗余性而计算速度慢的缺点，显著地提高了高光谱数据预处理的运算速度。著地提高了高光谱数据预处理的运算速度。著地提高了高光谱数据预处理的运算速度。
【技术实现步骤摘要】
基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法、装置和系统
[0001]本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于GPU的高光谱数据滤波 快速计算方法、装置和系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着生活水平的不断提高，人们的环保意识越来越强，再生资源 分类回收利用越来越受重视。在再生资源塑料回收领域，高光谱分类技术具有 非接触式测量和分类准确率高的特点。由于高光谱图像具有图谱合一的特性， 可以进行材质分类，将光谱特性、图像特性、输送线以及气阀相结合，实现自 动化高速分选，提高了材质分类的效率。
[0003]高光谱相机在采集高光谱数据的时候，由于输送带振动、光源闪烁、物体 滚动、物体表面反光以及相机内部噪声等因素的影响，高光谱数据通常会有噪 声。故在进行数据预处理之前，需要对高光谱数据需要先进行滤波，常用的滤 波方法有：低通滤波，高斯滤波，Savitaky
‑
Golay(SG)滤波等。SG滤波的优点 在于，在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变，因此被广泛地运用 于数据平滑去噪场合。由于高光谱数据每个像素维度都有一条光谱曲线，而每 个光谱曲线分类的运算都是重复进行的，导致数据冗余比较大，所以数据处理 的速度就决定了产线的最高运行速度。因此提高光谱冗余数据的处理速度是高 光谱塑料分选产业化的瓶颈。在高光谱数据分析之前需要进行滤波，为了减小 分析的时间，需要对数据滤波运算进行加速，但由于数据冗余较大，现有技术 滤波的效率过低，极大地影响了滤波速度。因而，实有必要设计一种基于GPU 的高光谱数据滤波快速计算方法、装置和系统。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法、装 置和系统，旨在解决现有技术中高光谱数据滤波处理效率低下，影响高光谱数 据分析，无法满足用户需求的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于GPU的高光谱数据滤波快速 计算方法，包括GPU，所述方法包括获取高光谱数据，加载高光谱数据至GPU； 调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进 行高光谱数据的滤波；根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果。
[0006]可选地，所述调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线 程的并行运算，进行高光谱数据的滤波的步骤，具体包括：
[0007]获取高光谱图像数据每个像素维度的光谱曲线的数据，基于SG滤波算法， 对于单个光谱曲线里滑动窗口的最小二乘法拟合运算，计算像素为W*H个的高 光谱图像数据，获取高光谱数据的滤波结果；
[0008]调用核函数，进行块内线程规约，执行多线程并行滤波，并将并行滤波结 果传回至CPU。
[0009]可选地，所述获取光谱曲线的数据，基于SG滤波算法，对于单个光谱曲线 里滑动窗口的最小二乘法拟合运算，计算像素为W*H个的高光谱图像数据，获 取高光谱数据的滤波结果的步骤，具体包括：
[0010]根据光谱曲线的数据，选取在光谱曲线上窗口内的多个点；
[0011]基于SG滤波算法，对高光谱数据中的光谱曲线中的每一个点进行平滑计算， 遍历曲线后得到一条光滑的光谱曲线。
[0012]可选地，所述基于SG滤波算法，对高光谱数据中的光谱曲线中的每一个点 进行平滑计算，遍历曲线后得到一条光滑的光谱曲线的步骤，具体包括：
[0013]选取光谱曲线上的五个点，基于以下公式一，对高光谱数据进行平滑计算：
[0014][0015]其中，y为反射率，N为曲线上的点。
[0016]可选地，所述调用核函数，进行块内线程规约，执行多线程并行滤波，并 将并行滤波结果传回至CPU的步骤，包括：
[0017]根据高光谱图像数据，确定核函数要执行的线程数量；
[0018]通过调用核函数，配置Grid与Block的参数，使线程为W*H个线程的并行 滤波，执行多线程的并行滤波；
[0019]获取并行运算高光谱数据的滤波结果，将该滤波结果返送至CPU。
[0020]可选地，所述通过调用核函数，配置Grid与Block的参数，使线程为W*H 个线程的并行滤波，执行多线程的并行滤波的步骤，具体包括：
[0021]将Grid内的Block设置为三维的参数，其坐标对应设置为(blockIdx.x， blockIdx.y，blockIdx.z)，并基于以下公式七将Grid与高光谱数据相对应 匹配，配置对应参数；
[0022][0023]将Block内的Thread设置为三维的参数，其坐标对应设置为{threadIdx.x， threadIdx.y，threadIdx.z}，并基于以下公式八将Block与高光谱数据相对 应匹配，配置对应参数：
[0024][0025]将核函数内的波段索引代入所述公式一，执行并行运算对高光谱数据进行 滤波。
[0026]一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算装置，包括：
[0027]高光谱数据加载模块，获取高光谱数据，加载高光谱数据至GPU；
[0028]并行运算模块，调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多 线程的并行运算，进行高光谱数据的滤波；
[0029]数据返送模块，根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果。
[0030]一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算系统，包括高光谱相机和GPU，其 中，所述高光谱相机获取高光谱数据并加载高光谱数据至所述GPU；所述GPU调 用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进行 高光谱数据的滤波；并根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果。
[0031]一种计算机设备，所述计算机设备用于运行程序，其中，所述程序运行时 执行基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法。
[0032]一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述 程序执行基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法。
[0033]本专利技术实施例提供的基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法中的上述一 个或多个技术方案至少具有如下技术效果之一：
[0034]本专利技术通过将高光谱数据加载高光谱数据至GPU中，结合GPU和SG滤波算 法，通过并行运算的方式，将SG滤波算法与GPU硬件相互配合进行优化，通过 配置GPU的数据，实现了多线程的并行运算，极大地提高了高光谱数据滤波的 运算速度，高效率地处理高光谱数据的滤波，克服了因高光谱数据的高冗余性 而计算速度慢的缺点，显著地提高了高光谱数据预处理的运算速度。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技 术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳 动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本专利技术实施例提供的基于GPU的高光本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，包括GPU，其特征在于，包括：获取高光谱数据，加载高光谱数据至GPU；调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进行高光谱数据的滤波；根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果。2.根据权利要求1所述的基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，其特征在于，所述调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进行高光谱数据的滤波的步骤，具体包括：获取高光谱图像数据每个像素维度的光谱曲线的数据，基于SG滤波算法，对于单个光谱曲线里滑动窗口的最小二乘法拟合运算，计算像素为W*H个的高光谱图像数据，获取高光谱数据的滤波结果；调用核函数，进行块内线程规约，执行多线程并行滤波，并将并行滤波结果传回至CPU。3.根据权利要求2所述的基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，其特征在于，所述调用核函数，进行块内线程规约，执行多线程并行滤波，并将并行滤波结果传回至CPU的步骤，包括：根据高光谱图像数据，确定核函数要执行的线程数量；通过调用核函数，配置Grid与Block的参数，使线程为W*H个线程的并行滤波，执行多线程的并行滤波；获取并行运算高光谱数据的滤波结果，将该滤波结果返送至CPU。4.根据权利要求3所述的基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，其特征在于，所述通过调用核函数，配置Grid与Block的参数，使线程为W*H个线程的并行滤波，执行多线程的并行滤波的步骤，具体包括：将Grid内的Block设置为三维的参数，其坐标对应设置为(blockIdx.x，blockIdx.y，blockIdx.z)，并基于以下公式七将Grid与高光谱数据相对应匹配，配置对应参数；将Block内的Thread设置为三维的参数，其坐标对应设置为{threadIdx.x，threadIdx.y，threadIdx.z}，并基于以下公式八将Block与高光谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫卓亚，刘元路，
申请(专利权)人：广东弓叶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。