李朋龍， 丁 憶， 胡 艷， 羅 鼎， 段松江， 舒文強(qiáng)

(1.重慶市地理信息中心,重慶 401121; 2.重慶市遙感中心,重慶 401121)

一種基于GPU并行計算的無人機(jī)影像快速鑲嵌方法

李朋龍1,2， 丁 憶1,2， 胡 艷1,2， 羅 鼎1,2， 段松江1,2， 舒文強(qiáng)1，2

(1.重慶市地理信息中心,重慶 401121; 2.重慶市遙感中心,重慶 401121)

提出了一種從勻光后無人機(jī)影像出發(fā)，以Voronoi圖為鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，基于GPU并行計算的無人機(jī)影像快速鑲嵌方法。首先，通過Wallis濾波處理影像間色彩不一致問題; 然后,以測區(qū)影像位置自動生成Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò); 最后，基于GPU并行計算將無人機(jī)影像快速正射糾正并鑲嵌。通過對230張空間分辨率為0.1 m的無人機(jī)影像進(jìn)行快速糾正鑲嵌，實驗結(jié)果表明，該方法較傳統(tǒng)方法效率有很大提升。

影像勻光； 無人機(jī)影像； 正射糾正； 影像鑲嵌； GPU并行計算

0 引言

無人機(jī)等低空遙感系統(tǒng)以其機(jī)動性強(qiáng)、獲取影像空間分辨率高、硬件價格低廉及維護(hù)成本低等優(yōu)勢，在應(yīng)急測繪等領(lǐng)域中扮演著重要的角色[1]。無人機(jī)影像具有空間分辨率高、框幅小、重疊度高等特點，在利用大序列無人機(jī)影像來制作測區(qū)數(shù)字正射影像(digital orthophoto map，DOM)時，如果依舊按照傳統(tǒng)先正射糾正再鑲嵌的作業(yè)模式，將會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)冗余和時間開銷。正射影像鑲嵌是DOM制作中最為重要的一環(huán)，而鑲嵌線的選擇更是影像鑲嵌中的重中之重，鑲嵌線的優(yōu)劣直接影響DOM的質(zhì)量。因此國內(nèi)外學(xué)者在鑲嵌線的選擇上做了大量的研究，Kerschner[2]利用twin snakes 算子在2張正射影像之間選擇鑲嵌線，并在林區(qū)取得較好效果； Davis[3]利用Dijkstra算法在重疊區(qū)域構(gòu)成的差異影像上尋找最優(yōu)鑲嵌線; Chon等[4]和袁修孝等[5]改進(jìn)了Dijkstra算法抑制了局部最大灰度，并提高了鑲嵌線的搜索效率。以上方法在兩兩鑲嵌中成功選擇了繞過建筑物的鑲嵌線，但算法復(fù)雜度較高，很難實現(xiàn)測區(qū)整個鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的自動選擇，同時也沒有考慮到中心投影投影差從影像中心向四周逐步增大的特點。潘俊等[6]提出了顧及重疊面Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，避免了影像重疊度低時鑲嵌結(jié)果不完全覆蓋的問題； 李爍等[7]提出了基于常規(guī)Voronoi圖生成鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，并基于成像區(qū)域?qū)﹁偳毒€網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而保證鑲嵌結(jié)果完全覆蓋。但是先對測區(qū)內(nèi)所有影像進(jìn)行正射糾正，然后對所有影像進(jìn)行邊緣提取、生成鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，再進(jìn)行鑲嵌的傳統(tǒng)方法會造成巨大數(shù)據(jù)冗余和時間開銷，很難滿足應(yīng)急測繪的需求。

2007年，NVIDIA推出的統(tǒng)一計算設(shè)備結(jié)構(gòu)(compute unified device architecture，CUDA)，使越來越多的學(xué)者將GPU強(qiáng)大的并行能力成功地運用于遙感數(shù)據(jù)的快速處理中，逐漸形成了GPU-CPU協(xié)同處理技術(shù)。侯毅等[8]基于GPU對航空影像進(jìn)行正射糾正，驗證了GPU計算結(jié)果的可靠性，并取得了3～5倍的加速； 李朋龍等[9]利用GPU-CPU協(xié)同處理對航空影像進(jìn)行正射糾正，達(dá)到了52倍的加速； 楊靖宇等[10]和方留楊等[11]在光學(xué)衛(wèi)星影像的幾何糾正中利用CPU-GPU協(xié)同處理，最高取得了110倍的加速。

為了將GPU-CPU協(xié)同處理成功應(yīng)用于復(fù)雜程度更高的正射影像鑲嵌中，縮短應(yīng)急測繪響應(yīng)時間。本文提出了一種從勻光后影像出發(fā)，自動生成測區(qū)Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，將正射糾正嵌入影像鑲嵌過程中，且只對每張影像有效區(qū)域進(jìn)行糾正的GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像快速鑲嵌方法。

1 影像勻光及鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動生成

1.1 影像間Wallis勻光

在航空影像拍攝過程中，由于受到相機(jī)內(nèi)部和外部因素的影響，會造成影像之間色彩的不一致，如影像的亮度、色調(diào)等。影像之間的色彩不一致直接影響鑲嵌后正射影像的質(zhì)量，因此需要通過影像間勻光的方法來減弱色彩的差異[14]。

Wallis濾波器是一種線性濾波函數(shù)，其原理是通過局部影像變換，使影像內(nèi)部不同區(qū)域或不同影像之間的灰度均值和方差達(dá)到近似。Wallis變換可以表示為

(1)

式中：g(x,y)為原始影像的灰度值；f(x,y)為經(jīng)過Wallis變換后影像的灰度值；mg和sg分別為原始影像的局部灰度均值與方差；mf和sf分別為目標(biāo)影像的局部灰度均值和方差； c為影像的方差擴(kuò)展常數(shù)；b為影像亮度系數(shù)，且b和c大小均在[0,1]。式(1)可以線性表示為

f(x,y)=r0g(x,y)+r1,

(2)

(3)

r1=bmf+(1-b-r0)mg,

(4)

式中： 參數(shù)r0和r1為線性變換的乘性系數(shù)和加性系數(shù)。

本文基于基準(zhǔn)色調(diào)的Wallis方法對影像間進(jìn)行勻色處理(圖1)。首先，選擇一幅標(biāo)準(zhǔn)模板影像，統(tǒng)計其均值和標(biāo)準(zhǔn)差，作為Wallis濾波處理時灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差變換的目標(biāo)值； 然后，統(tǒng)計待勻光影像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以目標(biāo)值為基準(zhǔn)，來調(diào)整待勻光影像的灰度分布，對所有影像進(jìn)行Wallis勻光處理[13]。

圖1 影像間Wallis勻光流程Fig.1 Flowchart of Wallis dodging between images

1.2 測區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動生成

中心投影的成像方式必然會造成高出地面的地物在影像上具有一定的投影變形，且距離影像中心越遠(yuǎn)，投影變形越大。無人機(jī)遙感影像有很高的重疊度，在重疊區(qū)域合理地選擇像素來源能有效地減小拼接結(jié)果的投影變形，保證DOM精度。Voronoi圖是計算幾何中基于散點最鄰近原則的空間劃分方法。如果以每張影像像底點組成散點集生成Voronoi圖對平面進(jìn)行劃分，那么理論上拼接后DOM中每一點的投影變形最小。

傳統(tǒng)鑲嵌模式是先將測區(qū)影像糾正成正射影像，然后通過邊緣提取獲得每張正射影像的成像區(qū)域，最后獲得成像區(qū)域中心位置生成測區(qū)Voronoi圖網(wǎng)絡(luò)。而本文從測區(qū)影像定向結(jié)果出發(fā)，利用公式將影像的像主點投影到地面得到像底點(如圖2所示)，然后以測區(qū)所有鑲嵌點組成散點集，利用生長法生成以測區(qū)所有影像像底點為剖分中心的Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)[16]。Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中以影像像底點為中心的多邊形即為該影像對應(yīng)的鑲嵌后正射影像中的有效區(qū)域多邊形，公式為

圖2 像底點的獲取Fig.2 Photographic nadir

(5)

式中: (X，Y，Z)為地面點的物方坐標(biāo)； (x,y,z)為對應(yīng)地面點在像方坐標(biāo)系中的坐標(biāo)； (Xs,Ys,Zs)為影像外方位元素中的線元素；f為相機(jī)的焦距；a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3是根據(jù)影像外方位元素中3個角元素計算得到的旋轉(zhuǎn)矩陣中的9個參數(shù)。

2 GPU-CPU協(xié)同正射影像快速鑲嵌

2.1 GPU-CPU協(xié)同處理原理

在CUDA架構(gòu)下，CPU被視為主機(jī)，GPU被視為供主機(jī)調(diào)配的設(shè)備，它們都有自己的存儲地址空間并能互相通信協(xié)同，CPU負(fù)責(zé)邏輯運算和少量的串行計算，而GPU則負(fù)責(zé)大量高度并行化的運算。CUDA將程序單次編譯后，將計算任務(wù)映射為大量可以并行執(zhí)行的線程，在GPU段Kernel函數(shù)是由線程格網(wǎng)單元進(jìn)行執(zhí)行。如圖3所示，每個線程格網(wǎng)(grid)由多個線程塊(block)組成，各個線程塊并行執(zhí)行，且不能相互通信； 而每個線程塊又由多個線程(thread)組成，線程之間并行執(zhí)行，同屬于相同線程塊的線程之間可以相互通信。在CUDA架構(gòu)下，GPU不僅具有良好的線性結(jié)構(gòu)，還提供了6種容量、特點和讀寫效率都不一樣的存儲器模型： 寄存器、局部存儲器、共享存儲器、全局存儲器、常數(shù)存儲器和紋理存儲器，使GPU具有了多層次性存儲的特點。

圖3 線程組織結(jié)構(gòu)Fig.3 Thread organization pattern

GPU-CPU協(xié)同處理就是將CPU看作控制中心負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、傳輸、GPU的調(diào)度和邏輯性強(qiáng)的串行計算，而GPU則負(fù)責(zé)接收CPU分配的耗時巨大、高度并行的大規(guī)模運算，并將結(jié)果反饋給CPU。

2.2 GPU-CPU協(xié)同影像正射糾正

航空影像的正射糾正是利用影像的內(nèi)外方位元素和數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)，基于構(gòu)像方程將中心投影的原始影像糾正為正射影像的過程。傳統(tǒng)正射糾正是將全幅影像按照反解法數(shù)字微分糾正基于CPU串行逐像素進(jìn)行糾正。基于CPU串行的全幅糾正不僅會造成巨大的數(shù)據(jù)冗余和時間開銷，還會造成內(nèi)存資源的浪費。為此，本文根據(jù)已生成的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，確定每張影像在鑲嵌后影像中的有效部分，只對該部分進(jìn)行正射糾正，并將糾正后的結(jié)果直接賦給結(jié)果影像，同時將正射糾正計算過程在GPU上運行進(jìn)一步提高效率。GPU-CPU協(xié)同影像有效部分的糾正過程如圖4所示。

圖4GPU-CPU協(xié)同正射糾正流程

Fig.4FlowchartofGPU-CPUcooperationorthographicrectification

1)由Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)得到當(dāng)前影像的有效區(qū)域范圍(該影像對應(yīng)的Voronoi多邊形)，設(shè)Rec為該多邊形的最小外接矩形。

2)根據(jù)Rec計算該區(qū)域覆蓋的DEM范圍，再根據(jù)公式(6)將Rec投影到原始影像上得到其對應(yīng)的紋理范圍，將原始影像局部紋理、局部DEM和外參數(shù)等從內(nèi)存拷貝到顯存，即

(6)

3)根據(jù)Rec的長寬與DOM地面空間分辨率的關(guān)系設(shè)置線程塊的大小和數(shù)目，每一個線程對應(yīng)一個像素。

4)根據(jù)線程索引，每條線程計算出對應(yīng)像素的地面坐標(biāo)(X,Y)，判斷該像素是否在有效多邊形內(nèi)部，若在則內(nèi)插高程Z，根據(jù)公式(6)計算其在原始影像的位置，內(nèi)插并進(jìn)行灰度賦值； 若不在，則該像素不做任何處理。

5)將GPU計算的結(jié)果從顯存?zhèn)鞯絻?nèi)存，并寫到硬盤上。

2.3 CUDA程序性能優(yōu)化

將傳統(tǒng)的CPU程序，按照CUDA的語法轉(zhuǎn)換成可在GPU上執(zhí)行的程序，并不能很好的發(fā)揮GPU的高性能處理能力，還需要根據(jù)GPU硬件和CUDA的優(yōu)化策略對GPU程序進(jìn)行性能優(yōu)化。CUDA的基本思想就是最大程度的線程并行化,程序在執(zhí)行時線程塊被映射到流多處理器中調(diào)度執(zhí)行。麥克斯韋架構(gòu)中，滿足以下條件時，流多處理器的調(diào)度性能最優(yōu): ①線程塊中線程數(shù)的大小不大于1 024; ②每個流多處理器中的線程數(shù)最大為2 048; ③一個流多處理器，最多可以同時調(diào)用16個線程塊。綜合以上條件，當(dāng)線程塊大小為1 024時，流多處理器的調(diào)度性能最優(yōu)。

CUDA模型中提供的每種存儲器的大小和訪問速度不同，合理有效地利用GPU層次性存儲的特點將極大提高程序執(zhí)行效率。本文根據(jù)數(shù)據(jù)的大小和用途作以下優(yōu)化：

1)對于數(shù)據(jù)量不大且每個像素都要做只讀訪問的影像定向參數(shù)、DEM文件參數(shù)，將其用常數(shù)存儲器存儲可以減少大量訪問造成的時間開銷。

2)對于頻繁用于灰度內(nèi)插的原始影像紋理信息和用于高程內(nèi)插的DEM柵格數(shù)據(jù)，將其存儲于紋理存儲器之上，可以有效利用紋理存儲器的緩存加速和局部數(shù)據(jù)快速訪問的特點。

3)對于同一線程塊內(nèi)所有線程都要頻繁訪問的數(shù)據(jù)，可以存儲在該線程塊速度極快的共享存儲器上。

4)寄存器雖然有很高的訪問速度，但是每個線程的寄存器數(shù)量非常有限，如果線程中定義的變量過多，過多的變量將會存儲于訪問效率低下的全局存儲器，因此在每個線程中盡可能少的定義變量也有助于提高程序的執(zhí)行效率。

2.4 GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像快速鑲嵌

為解決傳統(tǒng)正射影像鑲嵌方法自動化程度低、耗時長、數(shù)據(jù)冗余大和硬件內(nèi)存開銷大的問題，本文提出了一種GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像快速鑲嵌的方法，該方法以測區(qū)所有影像像底點為散點集，自動生成測區(qū)Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)； 從勻光后影像出發(fā)將正射糾正的過程嵌入影像鑲嵌中，只對每張影像有效貢獻(xiàn)區(qū)域進(jìn)行正射糾正直接賦值給鑲嵌后的DOM； 同時將GPU-CPU協(xié)同處理技術(shù)運用于影像正射糾正和鑲嵌過程，快速獲取測區(qū)全景DOM影像圖。GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像快速鑲嵌流程如圖5所示。

圖5 GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像快速鑲嵌流程Fig.5 Flowchart of GPU-CPU cooperation rapidly mosaicking of UAV images

3 實驗與分析

為驗證本文方法的有效性，以某地6個航帶共230張空間分辨率為0.1 m、航向重疊約為70%，旁向重疊約為45%、大小為3 744像元×5 616像元的無人機(jī)影像進(jìn)行實驗。

實驗環(huán)境為： 64位的Windows7系統(tǒng)，CPU為英特爾 i5-3470，主機(jī)內(nèi)存為16 GB； GPU為麥克斯韋架構(gòu)下的Nvidia Geforce GTX970，擁有2 496個計算核心，顯存為4 GB。

3.1 勻光處理

圖6給出了影像間勻光的結(jié)果，可以看出在勻光前目標(biāo)影像與模板影像之間存在著明顯的色彩差異，模板影像色彩均勻，整體色調(diào)偏淺綠，而目標(biāo)影像整體色調(diào)偏暗，經(jīng)過Wallis勻光后，結(jié)果影像的整體色調(diào)和模板影像基本趨于一致。

(a) 模板影像 (b) 目標(biāo)影像 (c) 結(jié)果影像

圖6Wallis勻光處理結(jié)果

Fig.6ResultsofWallisdodging

3.2 鑲嵌結(jié)果

圖7給出了用本文方法自動生成的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)和測區(qū)鑲嵌后DOM全景圖。其中圖7(a)是將測區(qū)所有像主點投影到地面得到的像底點分布； 圖7(b)則是以測區(qū)所有像底點為散點集自動生成的Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中每一個多邊形對應(yīng)一張影像的有效區(qū)域； 圖7(c)和7(d)是鑲嵌之后測區(qū)全景DOM圖，鑲嵌后DOM大小為76 104像元×66 850像元。從圖7看出本文方法快速獲得的DOM全景圖沒有拼接漏洞，實現(xiàn)了無縫鑲嵌。

(a) 測區(qū)像底點分布(b) 測區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò) (c) 帶鑲嵌線DOM (d) 不帶鑲嵌線DOM

圖7快速鑲嵌結(jié)果

Fig.7Resultsofrapidmosaicking

圖8則給出了測區(qū)DOM全景圖的鑲嵌細(xì)節(jié)。

(a) 山地鑲嵌細(xì)節(jié)

(b) 平地鑲嵌細(xì)節(jié)

(c) 低層建筑物鑲嵌細(xì)節(jié)圖8 DOM鑲嵌細(xì)節(jié)Fig.8 Mosaicking details of DOM

測區(qū)內(nèi)地形和地物豐富，從圖8中可以看出，基于DEM進(jìn)行糾正的DOM不僅在測區(qū)平坦區(qū)域可以實現(xiàn)無縫鑲嵌，在起伏較大的山地區(qū)域也沒有紋理錯位； 由于DEM不包含建筑物等信息，因此當(dāng)鑲嵌線穿過建筑物時會有幾何錯位，本文使用Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)每張影像的有效部分的投影變形都在理論上最小，因此在鑲嵌線穿過非高層建筑時，也能取得較好的鑲嵌效果。

3.3 鑲嵌效率

從GPU-CPU協(xié)同對影像有效區(qū)域正射糾正和整個鑲嵌過程對本文方法進(jìn)行效率分析。由于每張影像的有效區(qū)域大小不一，因此耗時也不同。對一張影像的有效區(qū)域正射糾正包括硬盤讀取、數(shù)據(jù)傳輸、糾正計算和寫回硬盤4個部分，對硬盤的讀寫時間占據(jù)了整個過程的很大比重。為了更好地分析GPU-CPU協(xié)同計算的效率，本研究將整個過程分為數(shù)據(jù)傳輸及計算、硬盤讀寫2個部分進(jìn)行效率分析。

圖9(a)為經(jīng)過選擇配置和存儲器優(yōu)化之后GPU-CPU協(xié)同和基于CPU對有效區(qū)域正射糾正耗時對比?；贑PU平均耗時為3 610 ms，基于GPU-CPU協(xié)同經(jīng)過選擇配置優(yōu)化后平均耗時為167 ms，再進(jìn)行存儲器優(yōu)化之后平均耗時進(jìn)一步減少到149.8 ms，較基于CPU串行計算效率平均提升25.8倍。影像的內(nèi)部讀寫有3種格式，按照行存儲的BIL格式、按照像素存儲的BIP格式和按照波段存儲的BSQ存儲，大多影像默認(rèn)為BIL格式。圖9(b)為3種方式存儲格式下，對相鄰15張影像有效區(qū)域讀取和結(jié)果寫入的耗時情況。圖9(c)為基于GPU-CPU協(xié)同且運用BSQ存儲策略下與傳統(tǒng)基于CUP串行且BIL存儲策略下對有效區(qū)域糾正并存儲整個過程的耗時比較。傳統(tǒng)方法對15張影像有效區(qū)域正射糾正平均耗時為14 389 ms，而本文方法平均耗時僅為4 958 ms，平均加速比為3.2倍。

(a) 計算時間效率對比 (b) 硬盤讀寫效率對比 (c) 全程效率對比

圖9影像有效區(qū)域正射糾正效率分析

Fig.9Efficiencyofortho-rectificationofthevalidarea

利用本文GPU-CPU協(xié)同無人機(jī)影像處理方法對230張無人機(jī)影像進(jìn)行快速正射糾正處理直接輸出測區(qū)DOM全景圖只需耗時28.4 min。如果采用文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[14]等的方法，先對測區(qū)所有影像進(jìn)行全幅正射糾正，再進(jìn)行鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)選擇進(jìn)而進(jìn)行影像鑲嵌的傳統(tǒng)方法，在全區(qū)影像全幅正射糾正上不僅耗費巨大的時間，而且還會造成巨大的數(shù)據(jù)冗余，不利于縮短應(yīng)急測繪的響應(yīng)時間。

4 結(jié)論

本文方法先通過將測區(qū)影像像主點投影到地面，自動生成了測區(qū)Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)； 然后基于GPU-CPU協(xié)同處理技術(shù)將正射糾正嵌入到影像鑲嵌過程中且只對影像有效區(qū)域進(jìn)行糾正，直接輸出測區(qū)DOM全景圖。本文方法中只對有效區(qū)域進(jìn)行糾正，不僅避免了巨大的數(shù)據(jù)冗余也極大減少了計算時間。對230張空間分辨率為0.1 m的無人機(jī)影像進(jìn)行快速糾正鑲嵌只需28.4 min，較傳統(tǒng)方法有極大的效率提升。

由于Voronoi圖是對平面的幾何劃分，并沒有考慮到建筑物等目標(biāo)，當(dāng)鑲嵌線穿過高層建筑物區(qū)域時仍會存在紋理錯位，下一步將研究如何優(yōu)化鑲嵌線使其自動繞過建筑物。

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AmethodforrapidUAVimagesmosaickingbasedonGPUparallelcomputing

LI Penglong1,2, DING Yi1,2, HU Yan1,2， LUO Ding1,2, DUAN Songjiang1,2, SHU Wenqiang1,2

(1.ChongqingGeographicInformationCenter,Chongqing401121,China; 2.ChongqingRemoteSensingCenter,Chongqing401121,China)

A method for rapid mosaicking UAV images is introduced, which is based on Voronoi network and GPU parallel computing. Firstly, the radiometric difference between the images is solved by Wallis dodging. Then the seamline network based on Voronoi diagram is created by the locations of all UAV images. At last, the UAV images are ortho-rectified and mosaicked rapidly based on the GPU parallel computing. Experimental results indicate that the method’s efficiency has increased by several times compared with the traditional methods by mosaicking 230 UAV images whose resolution is 0.1 meter. The mere rectification of the valid area of every UAV image and the application of GPU parallel computing not only avoid the huge data redundancy but also greatly reduces the computation time.

image dodging; UAV images; ortho-rectification; image mosaicking; GPU parallel computing

10.6046/gtzyyg.2017.04.10

李朋龍，丁憶，胡艷，等.一種基于GPU并行計算的無人機(jī)影像快速鑲嵌方法[J].國土資源遙感，2017，29(4)：57-63.(Li P L,Ding Y,Hu Y,et al.A method for rapid UAV images mosaicking based on GPU parallel computing[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(4):57-63.)

P 231

A

1001-070X(2017)04-0057-07

2016-07-24；

2016-11-20

重慶市科學(xué)技術(shù)委員會社會事業(yè)與民生保障科技創(chuàng)新專項項目“基于傾斜攝影技術(shù)的重慶市城鄉(xiāng)規(guī)劃公眾服務(wù)平臺建設(shè)與應(yīng)用”(編號： cstc2017shmsA30011)和住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部科學(xué)技術(shù)項目“基于多源異構(gòu)遙感影像的輔助城鄉(xiāng)規(guī)劃督察信息化平臺建設(shè)及應(yīng)用研究”(編號： 2017-K8-046)共同資助。

李朋龍(1991-)，男，碩士，工程師，主要從事攝影測量與遙感、GPU高性能計算等方面的研究。Email： penglongli@whu.edu.cn。

(責(zé)任編輯：李瑜)