随着我国空间科学技术的发展与空间科学研究的深入，航天器、有效载荷和其它星上设备的数量不断增多。同时，空间科学实验的过程变得越来越复杂，下行数据总量越来越大，下行速度越来越快，地面应用系统对快视系统的性能和显示效果提出了更高的要求。这必然要求快视系统具有更强的数据处理能力，更全面的图像显示效果，同时也要求系统具有灵活的重构特性。　　CUDA(Compute Unified Device Architecture)是Nvidia公司2007年推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题，目前已经在工业界和学术界取得了广泛的应用，在数据处理领域尤其是图像处理上对性能的提升非常明显。利用CUDA可以直接在GPU上实现通用计算，将计算密集型任务交由GPU完成，而且CUDA的门槛比较低，保证熟悉C语言等标准编程语言的程序员能够迅速掌握CUDA。将CUDA引入快视系统中，将大大提高系统的性能指标，并且可以增强图像显示效果。　　本论文在充分调研国内外航天地面快视系统现状基础上，选择基于CUDA建议一个双层结构的遥感图像应用库，供快视系统进行调用，并对相关关键技术进行了深入研究，论文的主要工作如下:　　提出了在快视系统中引入GPU加速数据处理和图像增强显示的方法，并设计了双层结构的基于CUDA的遥感图像应用库。　　实现了基于CUDA的遥感图像应用库基础层核心模块，包括通用计算模块、图像显示模块、视频解码模块;根据基础层实现了部分应用层模块，包括多源数据融合显示、图像快速缩放、遥感图像去噪等;提出了GPU加速在遥感图像去云和空间数据挖掘的应用思路，并提供了实现的方法;　　通过实践验证了在快视系统中引入CUDA的可行性，体现了GPU加速的优越性。