GPU上递归最小二乘优化的高光谱图像压缩并行算法

本文探讨了在高光谱图像压缩领域中，递归最小二乘（Recursive Least Square, RLS）算法的应用与优化。高光谱图像因其包含丰富的光谱信息而对地球观测至关重要，但其庞大的数据量往往带来存储和传输的挑战。无损压缩技术如RLS，通过利用空间和光谱的相关性消除冗余，是处理这类问题的强大工具。然而，该方法的计算复杂度相对较高，这限制了其在实时性和响应速度要求严格的场景中的应用。 为了提高RLS算法的计算效率，作者Changguo Li针对这一问题进行了深入研究。首先，他们对RLS算法的串行版本进行了优化，旨在减少不必要的计算步骤，提升算法执行速度。然后，他们将优化后的RLS算法扩展到了图形处理器（Graphics Processing Units, GPUs）上，这是一种并行计算平台，能够显著提升计算密集型任务的处理能力。 在GPU上实现的并行递归最小二平方算法，通过利用GPU的并行计算核心和大规模数据并行处理的优势，能够大幅降低压缩过程的时间消耗。作者特别关注了预测带数的选择，因为这直接影响到压缩效果和计算效率的平衡。通过精心设计的并行策略，每个GPU核心可以独立处理一部分数据，从而实现了算法的分布式计算，提高了整体的计算性能。 本文的主要贡献包括： 1. 对RLS算法的优化：通过改进算法设计，减少不必要的计算，使其在保持压缩效果的同时降低计算复杂度。 2. 并行化实现：将优化后的RLS算法移植到GPU上，利用GPU的并行计算能力加速处理过程。 3. 预测带数优化：通过合理选择预测带数，找到压缩效率与计算效率之间的最优解。 由于并行计算的优势，这种方法在处理高光谱图像压缩时，不仅能够有效减小数据处理时间，还可能扩展到大规模或实时遥感数据的应用场景。这对于地理信息系统、环境监测、以及遥感数据的实时处理和分析等领域具有重要的实际意义。因此，这篇研究论文为高性能计算下的高光谱图像压缩提供了一种创新且实用的解决方案。