基于嵌入式GPU的SAR实时舰船检测算法CUDA设计

图1 双参CFAR算法窗口示意图
检索、线性代数等通用计算领域,在这些领域取得了几十甚至几百的加速比[4]。

同样，在SAR舰船目标检测方面，GPU也展现出了越来越重要的作用。

早期的SAR图像处理过程需要将数据下传至地面站进行，这不仅要求雷达卫星具有高带宽的下行数据链路，而且还受到卫星过顶时间的限制，这些都使得如何对SAR图像数据进行在轨实时处理成为热点问题，在轨实时处理包括：在轨完成遥感图像的预处理、数据压缩、存储与格式转换、目标特征点的提取等工作，通过使用星上的自主数据处理能力，尽量少地减少地面站对卫星任务的干预，从而满足未来遥感卫星对高机动性、高应急性和时效性的要求，在灾害应急监测以及军事应用等领域发挥更大的作用。

在轨SAR实时处理系统作为一种典型的实时系统，在性能、体积、重量、功耗及可靠性方面都有很高的要求，NVIDIA Jetson TK1平台通过采用ARM+GPU的嵌入式架构，体积小、功耗低，满足在轨实时处理的需求，提高了系统的数据处理能力，可以实现在轨SAR遥感图像目标检测的过程。

同时，该硬件架构可以应用于很多需要在轨高速数据处理的情况中，例如合成孔径雷达所获取的大量数据在轨处理、在轨维修、空间攻防、航天器的捕获与攻击、空间交会对接等需要对目标物体进行快速测量与控制的场合，具有极其重要的研究价值和非常广阔的应用前景。

在舰船目标检测中经常用到的检测特征主要有舰船的灰度、面积、形状及舰船由于航行所产生的尾迹等，其中提取当
图2 双参CFAR算法流程框图图3 舰船检测算法实现流程框图
时，判定为背景像素。

其中，cfar
Κ称为标称化因子，通常为确定的常数，控制虚警概率的大小[6]。

如图2所示，由于要对图像中每个像素进行背景杂波统计及阈值比较的操作，局部滑动窗口进行统计分析的过程具有计算量大，耗时长的特点，运行时间与窗口尺寸的大小有关[14]，是双参CFAR算法的核心步骤。

因此，要实现对舰船目标的实时检测，必须考虑如何对局部滑动窗口部分算法进行相应的优化，减小计算量，缩短检测周期。

2 算法优化局部访问的效率。

因此，双参CFAR算法中局部滑动窗口部分采用纹理存储方式，可以很好的满足应用的需求。

纹理类型使用非常简单，首先使用cudaBindTextureToArray()将图像数据的数组绑定到一个纹理对象，然后就可以在kernel中使用tex2D()函数来快速访问该纹理对象中的数据，有一点需要注意的是，由于纹理存储器是一种只读存储器，绑定到纹理的数据有变化时，需要重新绑定才能保证访问的数据是最新的。

3 设计与实现
下面以双参数CFAR检测算法为例，分析基于嵌入式GPU
像。

对上面所得的二值图像做进一步形态学处理
图4 原始SAR图像 图5 经过计数滤波的SAR图像图6 经过膨胀运算后的SAR图像图7 舰船检测结果
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