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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網絡的高速發(fā)展,低分辨率圖像超分辨率已經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的SAR? 圖像超分辨重建,實驗結果表明,本文算法在SAR圖像大尺度放大倍數上效果不錯。關鍵詞: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設計

          • 為了實現對合成孔徑雷達(SAR)圖像中艦船目標的實時檢測,本文以雙參數恒虛警(CFAR)算法為例,提出一種基于ARM+GPU架構的SAR圖像艦船目標檢測算法的實現方案。該方案在NVIDIA Jetson TK1開發(fā)板上的測試結果表明,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器,在功耗和便攜性方面都具有明顯的優(yōu)勢。
          • 關鍵字: 艦船目標檢測  GPU  雙參數CFAR算法  SAR圖像  201704  
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