- 摘 要：随着机器学习和神经网络的高速发展，低分辨率图像超分辨率已经成为计算机视觉研究的热门课题。
由于合成孔径雷达图像（synthetic aperture radar, SAR）方向和距离分辨率不一致，斜距被压缩，再加上SAR图
像固有相干噪声的影响，因此SAR图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数的SAR
图像超分辨重建，实验结果表明，本文算法在SAR图像大尺度放大倍数上效果不错。关键词：SAR图像；残差注意力；超分辨率0 引言SAR图像超分辨率在军事指挥，全球气候环境
- 关键字：
202211 SAR图像 残差注意力 超分辨率
- 为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。该方案在NVIDIA Jetson TK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU 的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。Jetson TK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。
- 关键字：
舰船目标检测 GPU 双参数CFAR算法 SAR图像 201704
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