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基于殘差注意力的合成孔徑雷達圖像超分辨率算法

  • 摘 要：隨著機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，低分辨率圖像超分辨率已經(jīng)成為計算機視覺研究的熱門課題。 由于合成孔徑雷達圖像（synthetic?aperture? radar,?SAR）方向和距離分辨率不一致，斜距被壓縮，再加上SAR圖 像固有相干噪聲的影響，因此SAR圖像的研究集中在小尺度放大上。本文算法主要研究大尺度放大倍數(shù)的SAR? 圖像超分辨重建，實驗結(jié)果表明，本文算法在SAR圖像大尺度放大倍數(shù)上效果不錯。關(guān)鍵詞：SAR圖像；殘差注意力；超分辨率0 引言SAR圖像超分辨率在軍事指揮，全球氣候環(huán)境
  • 關(guān)鍵字： 202211  SAR圖像  殘差注意力  超分辨率  

基于嵌入式GPU的SAR實時艦船檢測算法CUDA設(shè)計

  • 為了實現(xiàn)對合成孔徑雷達(SAR)圖像中艦船目標的實時檢測，本文以雙參數(shù)恒虛警(CFAR)算法為例，提出一種基于ARM+GPU架構(gòu)的SAR圖像艦船目標檢測算法的實現(xiàn)方案。該方案在NVIDIA Jetson TK1開發(fā)板上的測試結(jié)果表明，與傳統(tǒng)基于CPU 的SAR圖像艦船檢測算法相比，該方案能夠達到數(shù)百倍的速度提升，有效解決了利用CPU平臺進行艦船目標檢測耗時長、效率低的問題。Jetson TK1作為嵌入式處理平臺，相對于工作站或服務(wù)器，在功耗和便攜性方面都具有明顯的優(yōu)勢。
  • 關(guān)鍵字： 艦船目標檢測  GPU  雙參數(shù)CFAR算法  SAR圖像  201704  
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