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基于殘差注意力的合成孔徑雷達(dá)圖像超分辨率算法

摘要：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱門(mén)課題。由于合成孔徑雷達(dá)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(shí)驗(yàn)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(cuò)。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

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)。
關(guān)鍵字：艦船目標(biāo)檢測(cè) GPU 雙參數(shù)CFAR算法 SAR圖像 201704

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