基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。