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基于FPGA的高光谱异常目标检测RXD算法加速方案
1
作者
郑毓轩
李云松
+2 位作者
师艳子
曲家慧
谢卫莹
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期2556-2567,共12页
高光谱图像在带来丰富光谱信息的同时,其数据量大和维数高的特性也使得各种目标检测算法进行处理时往往产生庞大的运算量,所以采用可以实现高光谱异常目标检测算法的高速处理方案显得尤为迫切和重要。考虑到现场可编程门阵列(FPGA)强大...
高光谱图像在带来丰富光谱信息的同时,其数据量大和维数高的特性也使得各种目标检测算法进行处理时往往产生庞大的运算量,所以采用可以实现高光谱异常目标检测算法的高速处理方案显得尤为迫切和重要。考虑到现场可编程门阵列(FPGA)强大的并行计算能力和极具灵活的设计方式,针对高光谱异常目标检测RXD算法中协方差矩阵及其逆的计算量过大的问题,以分块并行和正交三角(QR)分解为主要加速思想,利用高层次综合(HLS)工具对算法进行优化,提出了RXD算法在FPGA平台上的加速方案。实验结果表明,所提出的基于FPGA平台的加速方案可以在保持算法检测性能的同时达到相较于CPU实现7. 04倍的加速,验证了加速方案的正确有效性。
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关键词
高光谱异常目标检测
RXD算法
分块并行
正交三角(QR)分解
高层次综合(HLS)
加速方案
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职称材料
基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合
被引量：
2
2
作者
曲家慧
李云松
+1 位作者
董文倩
郑毓轩
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期2479-2488,共10页
高光谱(HS)遥感图像含有丰富的光谱信息,但是空间分辨率较低,而全色(PAN)遥感图像空间分辨率较高。针对高光谱遥感图像与全色遥感图像的融合问题,提出了一种新的基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合算法。首先,为了提取高光谱遥...
高光谱(HS)遥感图像含有丰富的光谱信息,但是空间分辨率较低,而全色(PAN)遥感图像空间分辨率较高。针对高光谱遥感图像与全色遥感图像的融合问题,提出了一种新的基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合算法。首先,为了提取高光谱遥感图像的空间信息,提出使用边缘保持滤波方法,该提取方法可以保证提取的信息全部为空间细节信息,避免低频混叠。其次,对全色遥感图像采用高斯-拉普拉斯图像增强算法进行图像锐化,降低图像噪声,锐化细节信息。再次,为得到总空间信息,提出使用结构张量的自适应加权策略。传统的融合算法通常仅从全色遥感图像中提取空间信息,可能会引起光谱失真或空间细节加入不足等问题,为了克服这些问题,提出的自适应加权策略得到的总空间信息不仅包含全色遥感图像的空间信息,还包含高光谱遥感图像的空间信息,且自适应加权相对于全局常数加权,可以自动选取更加合适的加权数据。最后,通过构建可以控制光谱和空间失真的增益矩阵,将总空间信息注入到插值的高光谱遥感图像的每个波段中,得到融合的高光谱图像。实验结果表明,本文提出的遥感图像融合算法,在客观评价方面,取得了最优的空间和光谱性能,在视觉效果上,与其他融合算法相比,可以更有效地提高空间分辨率和保持光谱信息。
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关键词
遥感图像
高光谱(HS)图像
全色(PAN)图像
图像融合
结构张量
边缘保持滤波
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职称材料
题名
基于FPGA的高光谱异常目标检测RXD算法加速方案
1
作者
郑毓轩
李云松
师艳子
曲家慧
谢卫莹
机构
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期2556-2567,共12页
基金
国家自然科学基金(61502367
61501346
+4 种基金
61701360
61571345
91538101)
高等学校学科创新引智计划("111计划")(B08038)
长江学者特聘教授支持计划(CJT160102)~~
文摘
高光谱图像在带来丰富光谱信息的同时,其数据量大和维数高的特性也使得各种目标检测算法进行处理时往往产生庞大的运算量,所以采用可以实现高光谱异常目标检测算法的高速处理方案显得尤为迫切和重要。考虑到现场可编程门阵列(FPGA)强大的并行计算能力和极具灵活的设计方式,针对高光谱异常目标检测RXD算法中协方差矩阵及其逆的计算量过大的问题,以分块并行和正交三角(QR)分解为主要加速思想,利用高层次综合(HLS)工具对算法进行优化,提出了RXD算法在FPGA平台上的加速方案。实验结果表明,所提出的基于FPGA平台的加速方案可以在保持算法检测性能的同时达到相较于CPU实现7. 04倍的加速,验证了加速方案的正确有效性。
关键词
高光谱异常目标检测
RXD算法
分块并行
正交三角(QR)分解
高层次综合(HLS)
加速方案
Keywords
hyperspectral anomaly target detection
RXD algorithm
block parallel
QR decomposition
high level synthesis (HLS)
acceleration scheme
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合
被引量：
2
2
作者
曲家慧
李云松
董文倩
郑毓轩
机构
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期2479-2488,共10页
基金
国家自然科学基金(61502367
61501346
+6 种基金
61701360
61571345
91538101)
高等学校学科创新引智计划("111计划")(B08038)
长江学者特聘教授支持计划(CJT160102)
中央高校基本科研业务费专项资金
西安电子科技大学研究生创新基金~~
文摘
高光谱(HS)遥感图像含有丰富的光谱信息,但是空间分辨率较低,而全色(PAN)遥感图像空间分辨率较高。针对高光谱遥感图像与全色遥感图像的融合问题,提出了一种新的基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合算法。首先,为了提取高光谱遥感图像的空间信息,提出使用边缘保持滤波方法,该提取方法可以保证提取的信息全部为空间细节信息,避免低频混叠。其次,对全色遥感图像采用高斯-拉普拉斯图像增强算法进行图像锐化,降低图像噪声,锐化细节信息。再次,为得到总空间信息,提出使用结构张量的自适应加权策略。传统的融合算法通常仅从全色遥感图像中提取空间信息,可能会引起光谱失真或空间细节加入不足等问题,为了克服这些问题,提出的自适应加权策略得到的总空间信息不仅包含全色遥感图像的空间信息,还包含高光谱遥感图像的空间信息,且自适应加权相对于全局常数加权,可以自动选取更加合适的加权数据。最后,通过构建可以控制光谱和空间失真的增益矩阵,将总空间信息注入到插值的高光谱遥感图像的每个波段中,得到融合的高光谱图像。实验结果表明,本文提出的遥感图像融合算法,在客观评价方面,取得了最优的空间和光谱性能,在视觉效果上,与其他融合算法相比,可以更有效地提高空间分辨率和保持光谱信息。
关键词
遥感图像
高光谱(HS)图像
全色(PAN)图像
图像融合
结构张量
边缘保持滤波
Keywords
remote sensing image
hyperspectral (HS)image
panchromatic (PAN)image
image fusion
structure tensor
edge-preserving filtering
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FPGA的高光谱异常目标检测RXD算法加速方案
郑毓轩
李云松
师艳子
曲家慧
谢卫莹
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
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职称材料
2
基于边缘保持滤波和结构张量的遥感图像融合
曲家慧
李云松
董文倩
郑毓轩
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
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