摘要: 随着卫星遥感技术的发展,需要快速地将卫星遥感图像数据转化为用户需要的信息。传统的影像匹配算法的优化和实现都是针对CPU提出的,难以应用在图形处理器(GPU)上。本文提出了一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法系根据GPU的并行结构和硬件特点,采用了执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用了GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器Warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。揭示了CUDA在高运算强度数据处理中呈现出良好的实时处理能力和计算能力上的优势,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。