基于CUDA的拉普拉斯边缘检测算法

拉普拉斯边缘检测算法常用于去除CCD天文图像中的宇宙射线噪声,但其串行算法计算复杂度较高。为此,分析拉普拉斯边缘检测算法的并行性,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,提出一种基于CUDA的拉普拉斯边缘检测图形处理单元(GPU)并行算法。分割天文图像得到多幅子图,根据GPU的硬件配置设定Block和Grid的大小,将子图依次传输到显卡进行并行计算,传回主存后拼接得到完整的图像输出。实验结果表明,图像尺寸越大,该并行算法与串行算法相比具有的速度优势越大,可获得10倍以上的加速比。

求解CCD图像几何扭曲的初步结果

准确求解望远镜成像系统中视场的几何扭曲是高精度天体测量中的关键环节.借鉴哈勃空间望远镜几何扭曲求解的思想,提出并实施了一种简便、有效的方法.应用到云南天文台1米望远镜2011年4月2～3日观测疏散星团M67所得的72幅CCD图像表明:望远镜存在明显的几何扭曲效应,在视场角落最大扭曲～0.6pixel(～120mas).经扭曲改正后,视场中星象的定位精度有了明显提高.