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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(zhù)機器學(xué)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(jué)研究的熱門(mén)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(shí)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(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(shí)時(shí)艦船檢測算法CUDA設計
- 為了實(shí)現對合成孔徑雷達(SAR)圖像中艦船目標的實(shí)時(shí)檢測，本文以雙參數恒虛警(CFAR)算法為例，提出一種基于A(yíng)RM+GPU架構的SAR圖像艦船目標檢測算法的實(shí)現方案。該方案在NVIDIA Jetson TK1開(kāi)發(fā)板上的測試結果表明，與傳統基于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(jìn)行艦船目標檢測耗時(shí)長(cháng)、效率低的問(wèn)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CFAR算法 SAR圖像 201704
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