文件名称：cuAmpcor:带有CUDA的Ampcor（互相关）
文件大小：75KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 17:07:29
Cuda
PyCuAmpcor-与GPU的振幅互相关 cuAmpcor / PyCuAmpcor现在是使用开发的，contrib/PyCuAmpcor下。 请关注该存储库以获取最新更新。 内容 1.简介 InSAR处理中的Ampcor（振幅互相关）通过特征跟踪方法（也称为斑点跟踪或像素跟踪）提供了空间位移（偏移）的估计。 偏移的大小为像素或子像素的大小（带有额外的过采样）。 实际上，我们 从参考图片中选择一个矩形窗口$ R（x，y）$作为模板， 从搜索图像中选择一系列大小相同的窗口$ S（x + u，y + v）$; 搜索窗口的位置偏移$（u，v）$; 在搜索窗口与参考窗口之间进行互相关，得到归一化的相关面$ c（u，v）$； 找出$ c（u，v）$的最大值，而其位置$（u_m，v_m）$提供偏移量的估算值。 可以例如通过JP Lewis使用来找到详细的公式。 PyCuAmpcor遵循与
【文件预览】：
cuAmpcor-main
----.gitignore(57B)
----README.md(25KB)
----examples()
--------glacierSample.py(2KB)
--------cuDenseOffsets.py(15KB)
--------GeoTiffSample.py(3KB)
--------varyGrossOffsetSample.py(2KB)
--------grossOffsets.py(17KB)
----LICENSE(1KB)
----src()
--------cuAmpcorParameter.cu(13KB)
--------SlcImage.cu(5KB)
--------SlcImage.h(1KB)
--------cuOverSampler.h(2KB)
--------SConscript(3KB)
--------cuAmpcorParameter.h(9KB)
--------cuAmpcorChunk.cu(23KB)
--------PyCuAmpcor.pyx(19KB)
--------GDALImage.h(2KB)
--------cuAmpcorUtil.h(6KB)
--------cuArrays.cu(5KB)
--------cuOverSampler.cu(5KB)
--------cuAmpcorChunk.h(3KB)
--------cuCorrNormalization.cu(14KB)
--------cudaError.h(2KB)
--------cuOffset.cu(10KB)
--------GDALImage.cu(5KB)
--------cuSincOverSampler.cu(7KB)
--------cuArrays.h(3KB)
--------cuArraysPadding.cu(4KB)
--------cuCorrFrequency.cu(4KB)
--------showoffset.py(650B)
--------setup.py(1KB)
--------cuDeramp.cu(6KB)
--------cuAmpcorController.h(976B)
--------cuCorrTimeDomain.cu(8KB)
--------cuAmpcorController.cu(5KB)
--------cuEstimateStats.cu(5KB)
--------float2.h(3KB)
--------Makefile(2KB)
--------cuArraysCopy.cu(32KB)
--------cudaUtil.h(3KB)
--------cuCorrFrequency.h(829B)
--------debug.h(468B)
--------cuSincOverSampler.h(2KB)