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基于GPU的高光谱图像解混并行优化算法的任务书
任务书
论文题目：基于GPU的高光谱图像解混并行优化算法
一、研究背景和意义
高光谱图像是一种在很小波段内获取有关表面颜色和反射率的光谱数据的图像。它们被广泛应用于军事和民用领域，如地球监测、矿物勘探、环境监测和医学图像处理等。然而，在一些领域，高光谱图像可能受到遮挡、大气扰动和雷达杂波等因素的影响，导致图像中的混合像元，而这些混合像元造成的影响不仅会降低图像的质量，也会对后续分析和应用造成损害。因此，高光谱图像的解混具有重要的意义。
解混在高光谱图像处理中是一个耗时的任务，需要大量计算资源来处理并行的任务。然而，传统的CPU计算模式已经无法满足处理任务的需求，并且难以提升解混的速度和效率。因此，基于GPU的高光谱图像解混并行化算法是一种有效的提高解混效率的手段。
二、研究内容和主要作用
本文旨在设计和实现一种基于GPU的高光谱图像解混并行优化算法，主要实现以下几个目标：
1.通过对现有高光谱图像解混算法的分析和理解，设计出一种适用于GPU计算的高效算法，并进行算法优化。
2.通过使用GPU并行技术，实现高效的解混和并行化计算，提高解混效率。
3.通过实际应用的测试，验证算法的性能和准确性，并与传统CPU计算模式进行比较。
三、关键技术和难点
1.算法设计：设计出一个适合用于GPU计算的高效算法，并进行算法的优化，包括减少全局内存访问和避免数据冲突，优化算法时间和空间复杂度。
2.GPU并行技术：对GPU并行架构有深刻的理解和掌握，能够使用CUDA或OpenCL等并行计算技术，实现高效的并行计算。
3.算法实现：掌握CUDA程序编写技术，能够进行CUDA程序设计和实现，并对程序进行优化调试和测试。
四、预期成果和可行性分析
本文预期实现基于GPU的高光谱图像解混并行优化算法，并在实际应用中验证其性能和准确性。预期成果包括：算法设计和实现，测试数据集和测试结果，模拟结果和实际应用效果。
本文所提出的算法具有较高的可行性。GPU在并行计算方面具有很大优势，并且能够提供高效的内存访问和高速数据传输。因此，本文所提出的算法可以在GPU上并行计算，以实现较快的解混效率和较高的计算速度。
五、研究方案和进度安排
1.文献调研和算法设计：2019年6月至2019年8月。
2.算法实现和优化：2019年9月至2019年11月。
3.实验方法设计和测试：2019年12月至2020年2月。
4.数据分析和实验结果结论：2020年3月至2020年4月。
5.论文撰写和提交：2020年5月至2020年6月。
六、参考文献
[1]Wu,C.(2018).High-SpeedHyperspectralDataAnalysisUsingGPU,asExemplifiedbyHyperspectralImageFusion.JournalofImaging,4(4),54.
[2]Jiang,L.,Li,W.,Lu,W.,&Mo,L.(2016).ImprovedPSO-BasedEndmemberExtractionAlgorithmforHyperspectralRemoteSensing.PloSone,11(6),e0157702.
[3]Guler,S.I.,&Akinlar,M.A.(2016).Afastalgorithmforendmemberextractionusingadaptivelinearmixingmodel.JournaloftheFranklinInstitute,353(10),2205-2221.
[4]Zhao,Y.,&Wang,S.(2018).Hyperspectraldataprocessingusingparallelcomputingandmachinelearningonagraphicsprocessingunit.IEEEAccess,6,47968-47978.