基于嵌入式GPU的SAR實(shí)時(shí)艦船檢測(cè)算法CUDA設(shè)計(jì)

作者 武鵬1 金燕2 張俊舉1 1.南京理工大學(xué) (江蘇 南京 210094) 2.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所蘇州研究院 (江蘇 蘇州 215123)

武鵬(1991-)，女，碩士生，研究方向：信號(hào)與信息處理。

摘要：為了實(shí)現(xiàn)對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像中艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)，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(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)方案。該方案在NVIDIA Jetson TK1開(kāi)發(fā)板上的測(cè)試結(jié)果表明，與傳統(tǒng)基于CPU 的SAR圖像艦船檢測(cè)算法相比，該方案能夠達(dá)到數(shù)百倍的速度提升，有效解決了利用CPU平臺(tái)進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)、效率低的問(wèn)題。Jetson TK1作為嵌入式處理平臺(tái)，相對(duì)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(shì)。

引言

　　對(duì)海上艦船目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與監(jiān)視一直都是世界各海岸地帶國(guó)家的傳統(tǒng)任務(wù)^[1]。我國(guó)領(lǐng)海廣闊，海洋資源豐富，開(kāi)展艦船目標(biāo)檢測(cè)的研究在軍事、民用方面都具有極其重要的意義。星載合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)作為一種全天時(shí)、全天候的有源主動(dòng)式微波成像系統(tǒng)，以其優(yōu)越的二維高分辨率特性，日益成為世界各國(guó)普遍重視的遙感探測(cè)技術(shù)^[2]。在軍事領(lǐng)域，主要用于陸戰(zhàn)場(chǎng)偵查、海洋監(jiān)測(cè)、偽裝識(shí)別以及發(fā)現(xiàn)假目標(biāo)等，快速準(zhǔn)確地獲取瞬息萬(wàn)變戰(zhàn)場(chǎng)上的動(dòng)態(tài)情報(bào)，獲取軍事主動(dòng)權(quán);在海洋監(jiān)測(cè)方面，可以根據(jù)艦船的反射特性及其產(chǎn)生的尾跡特征進(jìn)行艦船目標(biāo)的檢測(cè)、監(jiān)視和識(shí)別，還能從中提取位置、航向、航速等信息。因此，SAR已經(jīng)成為當(dāng)今艦船目標(biāo)檢測(cè)、監(jiān)視和定位的最有效手段之一^[3]。然而，傳統(tǒng)基于中央處理器(Central Processing Unit ,CPU)的個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站及大型計(jì)算服務(wù)器對(duì)SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)往往效率很低，不能滿足在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)和軍事應(yīng)用領(lǐng)域的高機(jī)動(dòng)性、高應(yīng)急性和時(shí)效性的要求。

　　近年來(lái)，由于市場(chǎng)對(duì)實(shí)時(shí)、高清晰度的圖形處理需求的推動(dòng)，可編程圖形處理器(GPU)得到了空前的發(fā)展，已經(jīng)演變成具有極高存儲(chǔ)器帶寬、強(qiáng)大的計(jì)算能力、高并行度、多線程的多核處理器。GPU不再僅限于圖形圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用，還被廣泛應(yīng)用于生物信息學(xué)、流體力學(xué)、信號(hào)處理、信息檢索、線性代數(shù)等通用計(jì)算領(lǐng)域,在這些領(lǐng)域取得了幾十甚至幾百的加速比^[4]。同樣，在SAR艦船目標(biāo)檢測(cè)方面，GPU也展現(xiàn)出了越來(lái)越重要的作用。

　　早期的SAR圖像處理過(guò)程需要將數(shù)據(jù)下傳至地面站進(jìn)行，這不僅要求雷達(dá)衛(wèi)星具有高帶寬的下行數(shù)據(jù)鏈路，而且還受到衛(wèi)星過(guò)頂時(shí)間的限制，這些都使得如何對(duì)SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行在軌實(shí)時(shí)處理成為熱點(diǎn)問(wèn)題，在軌實(shí)時(shí)處理包括：在軌完成遙感圖像的預(yù)處理、數(shù)據(jù)壓縮、存儲(chǔ)與格式轉(zhuǎn)換、目標(biāo)特征點(diǎn)的提取等工作，通過(guò)使用星上的自主數(shù)據(jù)處理能力，盡量少地減少地面站對(duì)衛(wèi)星任務(wù)的干預(yù)，從而滿足未來(lái)遙感衛(wèi)星對(duì)高機(jī)動(dòng)性、高應(yīng)急性和時(shí)效性的要求，在災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。在軌SAR實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)作為一種典型的實(shí)時(shí)系統(tǒng)，在性能、體積、重量、功耗及可靠性方面都有很高的要求，NVIDIA Jetson TK1平臺(tái)通過(guò)采用ARM+GPU的嵌入式架構(gòu)，體積小、功耗低，滿足在軌實(shí)時(shí)處理的需求，提高了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力，可以實(shí)現(xiàn)在軌SAR遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)的過(guò)程。同時(shí)，該硬件架構(gòu)可以應(yīng)用于很多需要在軌高速數(shù)據(jù)處理的情況中，例如合成孔徑雷達(dá)所獲取的大量數(shù)據(jù)在軌處理、在軌維修、空間攻防、航天器的捕獲與攻擊、空間交會(huì)對(duì)接等需要對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行快速測(cè)量與控制的場(chǎng)合，具有極其重要的研究?jī)r(jià)值和非常廣闊的應(yīng)用前景。

　　在艦船目標(biāo)檢測(cè)中經(jīng)常用到的檢測(cè)特征主要有艦船的灰度、面積、形狀及艦船由于航行所產(chǎn)生的尾跡等，其中提取艦船的高亮、形狀、尾跡等特征是SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)中研究的重點(diǎn)^[5]。艦船檢測(cè)所用的算法主要有四類：雙參數(shù)恒虛警(CFAR)算法、基于K-分布的CFAR算法、多極化檢測(cè)算法、其他檢測(cè)算法(簡(jiǎn)單閾值法、模糊決策法、基于分割的模擬退火算法)^[6]。雙參數(shù)CFAR算法主要適用于分辨率較低的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)^[7]，K-分布CFAR算法的應(yīng)用集中于RADARSAT圖像，多極化檢測(cè)算法僅限于應(yīng)用在具有同時(shí)多極化觀測(cè)的SAR圖像中。其他算法中，簡(jiǎn)單閾值法和模糊決策法都不具備自適應(yīng)性，而基于分割的模擬退火算法適用性更是非常有限。本文擬采用雙參數(shù)CFAR算法在NVIDIA Jetson TK1平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)洋圖像中的艦船目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，雙參數(shù)恒虛警(CFAR)檢測(cè)方法是雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域里最常用和最有效的一類檢測(cè)算法^[8]。大量的研究和實(shí)驗(yàn)指出，即使在海況極其惡劣的情況下，CFAR檢測(cè)器仍然能夠獲得較好的檢測(cè)結(jié)果^[9]。

1 雙參數(shù)CFAR艦船檢測(cè)算法結(jié)構(gòu)分析

　　針對(duì)不同的天氣、風(fēng)速等條件，海況有很大的變化，呈現(xiàn)在SAR圖像中的海洋雜波的效果也有較大的差別^[10]，因此，針對(duì)上述各種復(fù)雜的情況，在對(duì)艦船目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)過(guò)程中，需要采用一種能夠自適應(yīng)的恒虛警檢測(cè)方法。雙參數(shù)CFAR目標(biāo)檢測(cè)算法是基于背景雜波，服從高斯分布的假設(shè)^[11]，具有自適應(yīng)性，能夠適應(yīng)背景雜波變化。通過(guò)使用局部滑動(dòng)窗口，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算背景窗口中的所有雜波像素的均值和方差，得到該局部窗口的門(mén)限，將目標(biāo)窗口中高于該門(mén)限的像素判定為艦船目標(biāo)^[12]。最后再利用一系列形態(tài)學(xué)的處理方法將目標(biāo)在圖中標(biāo)注出來(lái)。

　　如圖1所示，設(shè)XT為待檢測(cè)的像素點(diǎn)，在它的周圍分別定義了兩個(gè)局部滑動(dòng)窗口：背景窗口和保護(hù)窗口。背景窗口的大小可以根據(jù)船只實(shí)際的大小進(jìn)行選取，主要用于背景雜波的統(tǒng)計(jì)分析，保護(hù)窗口主要起到保護(hù)的作用，防止將待測(cè)像素點(diǎn)周圍的目標(biāo)像素也計(jì)算在對(duì)背景窗口的統(tǒng)計(jì)分析中。

　　如圖2所示，由于要對(duì)圖像中每個(gè)像素進(jìn)行背景雜波統(tǒng)計(jì)及閾值比較的操作，局部滑動(dòng)窗口進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程具有計(jì)算量大，耗時(shí)長(zhǎng)的特點(diǎn)，運(yùn)行時(shí)間與窗口尺寸的大小有關(guān)^[14]，是雙參CFAR算法的核心步驟。因此，要實(shí)現(xiàn)對(duì)艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)，必須考慮如何對(duì)局部滑動(dòng)窗口部分算法進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化，減小計(jì)算量，縮短檢測(cè)周期。

2 算法優(yōu)化

　　由于雙參CFAR算法是通過(guò)對(duì)當(dāng)前像素點(diǎn)的鄰域數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判斷為目標(biāo)點(diǎn)或背景，相比于全局閾值的處理方法具有自適應(yīng)的特性。局部滑動(dòng)窗口計(jì)算類似于基于模板的運(yùn)算，在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，需要使用當(dāng)前像素點(diǎn)的鄰域數(shù)據(jù)，并且對(duì)前后兩個(gè)像素進(jìn)行操作的存儲(chǔ)訪問(wèn)高度相關(guān)。如果使用普通的存儲(chǔ)類型進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)訪問(wèn)，每次讀取操作都要從全局存儲(chǔ)器(Global Memory)中取出需要的數(shù)據(jù)，會(huì)出現(xiàn)重復(fù)讀取數(shù)據(jù)的情況，訪問(wèn)效率低，因此，需要采用一種更為合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式^[15]。

　　紋理存儲(chǔ)器(Texture memory)是一種只讀存儲(chǔ)器，由GPU中用于紋理渲染的圖形專用單元發(fā)展而來(lái)，紋理存儲(chǔ)器中的數(shù)據(jù)位于顯存，但可以通過(guò)紋理緩存加速讀取。在通用計(jì)算中，紋理存儲(chǔ)器適用于進(jìn)行圖像處理或查找表等操作，具有良好的加速效果。

　　紋理緩存主要有兩個(gè)作用。首先，紋理緩存中的數(shù)據(jù)可以被重復(fù)利用，當(dāng)需要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)在紋理緩存中已經(jīng)存在時(shí)，可以避免再?gòu)娘@存中重復(fù)讀取相同的數(shù)據(jù);第二，紋理緩存可以實(shí)現(xiàn)濾波模式，緩存拾取坐標(biāo)點(diǎn)附近幾個(gè)像元的數(shù)據(jù)，提高局部訪問(wèn)的效率。因此，雙參CFAR算法中局部滑動(dòng)窗口部分采用紋理存儲(chǔ)方式，可以很好的滿足應(yīng)用的需求。

　　紋理類型使用非常簡(jiǎn)單，首先使用cudaBindTextureToArray()將圖像數(shù)據(jù)的數(shù)組綁定到一個(gè)紋理對(duì)象，然后就可以在kernel中使用tex2D()函數(shù)來(lái)快速訪問(wèn)該紋理對(duì)象中的數(shù)據(jù)，有一點(diǎn)需要注意的是，由于紋理存儲(chǔ)器是一種只讀存儲(chǔ)器，綁定到紋理的數(shù)據(jù)有變化時(shí)，需要重新綁定才能保證訪問(wèn)的數(shù)據(jù)是最新的。

3 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

　　下面以雙參數(shù)CFAR檢測(cè)算法為例，分析基于嵌入式GPU的SAR實(shí)時(shí)艦船檢測(cè)算法的CUDA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

　　對(duì)上面所得的二值圖像做進(jìn)一步形態(tài)學(xué)處理：中值濾波、圖像膨脹等。中值濾波、圖像膨脹的過(guò)程同樣在GPU中進(jìn)行，最后，利用OpenCV將圖中的艦船目標(biāo)標(biāo)注出來(lái)，這里不再贅述。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及加速比測(cè)試

　　實(shí)驗(yàn)中使用的圖像為海陸分割之后遠(yuǎn)洋SAR圖像，在NVIDIA TK1平臺(tái)進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)。其中雙參數(shù)CFAR算法判決準(zhǔn)則中的標(biāo)稱化因子取為3.1。圖4為原始SAR圖像，圖5為原始圖像經(jīng)過(guò)滑窗操作、中值濾波之后的圖像，圖6為經(jīng)過(guò)膨脹運(yùn)算后的SAR圖像，圖7為最終的艦船檢測(cè)結(jié)果。

　　檢測(cè)結(jié)果圖7中畫(huà)出的方框表示正確檢測(cè)的目標(biāo)，圓圈表示檢測(cè)的虛警目標(biāo)。

　　為了衡量檢測(cè)效果，定義檢測(cè)結(jié)果的品質(zhì)因數(shù)FoM為：

(2)

　　其中N_tt為檢測(cè)結(jié)果中正確檢測(cè)出來(lái)的目標(biāo)數(shù)，N_fa為虛警目標(biāo)數(shù)，N_gt為實(shí)際的目標(biāo)數(shù)，這里實(shí)際的目標(biāo)數(shù)N_gt以目視解譯的結(jié)果為準(zhǔn)^[6]。原圖中有20只艦船，因此，實(shí)際目標(biāo)數(shù) 為20。

　　本文使用的GPU平臺(tái)是NVIDIA公司生產(chǎn)的NVIDIA Jetson TK1 開(kāi)發(fā)組件，與之進(jìn)行對(duì)比的常規(guī)CPU是選用Intel?Core?i3處理器。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，對(duì)于2048×2048大小的SAR圖像數(shù)據(jù)，分別測(cè)試了基于CPU單線程的Matlab程序和基于GPU多線程的檢測(cè)算法運(yùn)行時(shí)間，如表2所示。

　　由測(cè)試結(jié)果可知，本文提出的利用CUDA實(shí)現(xiàn)的，基于ARM+GPU的SAR艦船檢測(cè)算法具有極高的效率，相比傳統(tǒng)的基于CPU的SAR艦船檢測(cè)算法，效率得到了162倍以上的提升。

5 結(jié)論

　　本文對(duì)SAR遙感圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)算法中的雙參數(shù)CFAR算法在CUDA架構(gòu)下的高效實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了深入研究。首先對(duì)雙參CFAR算法的結(jié)構(gòu)特征以及CUDA架構(gòu)下的實(shí)現(xiàn)思路進(jìn)行了詳細(xì)分析，并對(duì)算法的CUDA實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了優(yōu)化，相對(duì)于傳統(tǒng)的基于CPU的艦船檢測(cè)方式，具有低廉的成本、極低的功耗，以及高度的便攜性，同時(shí)獲得了162倍以上的加速比。

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　　本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第4期第53頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。