Информация о публикации

Просмотр записей
Инд. авторы: Потапов В.П., Попов С.Е.
Заглавие: Высокопроизводительный алгоритм роста регионов для развертки интерферометрической фазы на базе технологии cuda
Библ. ссылка: Потапов В.П., Попов С.Е. Высокопроизводительный алгоритм роста регионов для развертки интерферометрической фазы на базе технологии cuda // Программная инженерия. - 2016. - Т.7. - № 2. - С.61-74. - ISSN 2220-3397.
Внешние системы: DOI: 10.17587/prin.7.61-74; РИНЦ: 25615784;
Реферат: eng: This paper presents a high-performance Region-Growing algorithm for InSAR phase unwrapping. Software implementation of the algorithm provides the ability to run on multiprocessor platforms in multi-threaded mode using the graphics devices that support the technology NVIDIA CUDA. In order to reduce the volume of the data exchange between the CPU and GPU developed an effective method of packing / unpacking indexes of pixels using bit sets. It was possible to reduce up to 64 times the amount of traffic due to the conversion of the index points to a state of the bit variable of type Long. Was improved constructing growth ring algorithm. By associating a detailed point of the image with one thread of the multiprocessor graphics unit, it was possible for one GPU computation cycle to process more than 20,000 pixels. To reduce iterations of the loop for each thread in the warp the boundary conditions at the corresponding pixel-candidate for the phase unwrapping were added. To reduce the operating time of the "merge regions" procedure, which generates the need to update the "ambiguity numbers" of the joining region at the overlapping points and numbers of regions in previously unwrapped, "paged-pinned memory" were used to deploy region numbers map to reduce the data transfer time between CPU and GPU memories. The developed algorithm has been tested on real interferometric data and showed the improved time (up to 5) compared to the basic algorithm of program complex Exelis ENVI.
rus: Представлена высокопроизводительная версия алгоритма, именуемая алгоритмом роста регионов для развертки фазы интерферометрических данных. Создан метод упаковки/распаковки значений индексов точек снимка на основе битовых наборов. Разработаны быстрый алгоритм создания кольца развертки и алгоритм обновления карты номеров регионов в процедуре их объединения. Программная реализация алгоритма предусматривает возможность ее запуска на многопроцессорных платформах в мультипотоковом режиме с использованием графических устройств, поддерживающих технологию NVIDIA CUDA.
Ключевые слова: Phase unwrapping; Cuda; parallel computing; алгоритм роста регионов; развертка фазы; технология CUDA; параллельные вычисления; region-growing algorithm;
Издано: 2016
Физ. характеристика: с.61-74
Цитирование:
1. Елизаветин И. В., Шувалов Р. И., Буш В. А. Принципы и методы радиолокационной съемки для целей формирования цифровой модели местности // Геодезия и картография. 2009. № 1. С. 39-45.
2. Rosen P., Hensley S., Joughin I., et al. Synthetic aperture radar interferometry // Proceedings of the IEEE. 2000. Vol. 88, N. 3. P. 333-382.
3. Chen C. W. Statistical-cost network-flow approaches to two-dimensional phase unwrapping for radar interferometry: PhD thesis, Stanford University, 2001.
4. Martinez-Espla J. J., Martinez-Marin T., Lopez-Sanchez J. M. Using a grid-based filter to solve InSAR phase unwrapping// IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2008. Vol. 5, N. 2. P. 147-151.
5. Xu W., Cumming I. A region-growing algorithm for InSAR phase unwrapping // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1999. Vol. 37, N. 1. P. 124-134.
6. Costantini M. A method for phase unwrapping in the presence of dense fringe patterns // Proceedings of ESA Fringe' 99 Meeting. November 10 - 12, Liege, Belgium (CD-ROM, ESA Special Publication SP-478). ESA, Noordwijk, The Netherlands.
7. Huadong Haol, Guolin Liu, Xianlei Chenl, Zhentan Cao. InSAR Kalman Filter Phase Unwrapping Algorithm Based on SRTM DEM // Journal of Earth Science and Engineering. 2012. Vol. 2. P. 247-252.
8. Haifeng Huang. A fast multi-baseline and multi-frequency band phase-unwrapping algorithm // Measurement. 2014. Vol. 49. P. 401-406.
9. Mistry P., Braganza Sh., Kaeli D., Leeser M. Accelerating phase unwrapping and affine transformations for optical quadrature microscopy using CUDA // Proceedings of 2nd Workshop on General Purpose Processing on Graphics Processing Units, GPGPU 2009. Washington, DC, USA, March 8, 2009. New York, NY, USA, ACM, GPGPU-2. 2009. P. 28- 37.
10. Bamler R., Hartl P. Synthetic aperture radar interferometry // Inverse Problems. 1998. Vol. 14, N. 4. P. R1-R54.
11. Soni N. K. Phase Unwrapping Algorithm Using Edge Detection and Statistical Cost Functions. Master thesis. Civil Engineering and Geosciences, 2012. 74 p.
12. Jiang Ting-Chen. Ameliorative Minimum Cost Flow Algorithm for Phase Unwrapping // Procedia Environmental Sciences. 2011. Vol. 10. P. 2560-2566.
13. Martinez-Espla J. J., Martinez-Marin T., Lopez-Sanchez J. M. An Optimized Algorithm for InSAR Phase Unwrapping Based on Particle Filtering, Matrix Pencil, and Region-Growing Techniques // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2009. Vol. 6, N. 4. P. 835-839.
14. Ferretti A., Monti-Guarnieri A., Prati C. et al. InSAR Principles: Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation. ESA Publications. (2007). TM-19.
15. Cook S. CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs (1st ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc. 2013. P. 334-335.
16. CUDA C Programming Guide. NVIDIA developer zone. URL: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ index.html#bitwise-functions (дата обращения 30.10.2015).
17. Java Doc. Java Platform, Standard Edition 7 API Specification. URL: https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/ (дата обращения 02.11.2015).
18. Lee J.-S., Papathanassiou K. P., Ainsworth T. L. et al. A New Technique for Noise Filtering of SAR Interferometric Phase Images // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 1998. Vol. 36, N. 5. P. 1456-1465.