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联合K-D树和GPU并行运算的CUBE快速滤波方法
1
作者
李枭凯
王力
+2 位作者
李广云
高欣圆
靳海峰
《海洋测绘》
北大核心
2025年第2期14-18,共5页
针对多波束测深数据滤波算法的效率问题,提出了一种联合K-D树和GPU并行运算的CUBE(com-bined uncertainty bathymetry estimator,CUBE)快速滤波算法。该算法首先利用K-D树对点云数据进行高效索引,然后将滤波任务分配至GPU的流式多处理...
针对多波束测深数据滤波算法的效率问题,提出了一种联合K-D树和GPU并行运算的CUBE(com-bined uncertainty bathymetry estimator,CUBE)快速滤波算法。该算法首先利用K-D树对点云数据进行高效索引,然后将滤波任务分配至GPU的流式多处理器进行并行处理,从而显著提升了执行速度。实验部分通过比较K-D树与八叉树的索引效率,验证了K-D树在处理大规模点云数据时的优势。将本算法与串行CUBE算法及CARIS HIPS软件的CUBE模块进行对比,结果显示在亿级数据量处理中,滤波速度提高了约13.8倍。此外,本算法在保持数据真实性和去噪效果的前提下,展现了与商业软件相当的处理效率,为多波束测深数据的高效处理提供了有价值的参考。
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关键词
多波束测深
数据处理
CUBE算法
K-D树
GPU加速
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职称材料
题名
联合K-D树和GPU并行运算的CUBE快速滤波方法
1
作者
李枭凯
王力
李广云
高欣圆
靳海峰
机构
信息工程大学地理空间信息学院
自然资源部国土卫星遥感应用中心
水利部黄河委员会黄河勘测规划设计研究院有限公司
出处
《海洋测绘》
北大核心
2025年第2期14-18,共5页
基金
国家自然科学基金(42071454,42371466)。
文摘
针对多波束测深数据滤波算法的效率问题,提出了一种联合K-D树和GPU并行运算的CUBE(com-bined uncertainty bathymetry estimator,CUBE)快速滤波算法。该算法首先利用K-D树对点云数据进行高效索引,然后将滤波任务分配至GPU的流式多处理器进行并行处理,从而显著提升了执行速度。实验部分通过比较K-D树与八叉树的索引效率,验证了K-D树在处理大规模点云数据时的优势。将本算法与串行CUBE算法及CARIS HIPS软件的CUBE模块进行对比,结果显示在亿级数据量处理中,滤波速度提高了约13.8倍。此外,本算法在保持数据真实性和去噪效果的前提下,展现了与商业软件相当的处理效率,为多波束测深数据的高效处理提供了有价值的参考。
关键词
多波束测深
数据处理
CUBE算法
K-D树
GPU加速
Keywords
MBES
data processing
CUBE algorithm
K-D tree
GPU acceleration
分类号
P229.3 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合K-D树和GPU并行运算的CUBE快速滤波方法
李枭凯
王力
李广云
高欣圆
靳海峰
《海洋测绘》
北大核心
2025
0
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