采用字典递归更新的目标检测稀疏算法及GPU实现

发布时间：2017-07-18 12:06

  本文关键词：采用字典递归更新的目标检测稀疏算法及GPU实现

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【摘要】：稀疏表示是一种有潜力的图像信息表示方法,已应用于图像目标检测。正交匹配追踪算法(OMP)求解稀疏系数过程计算复杂,不能满足快速处理的要求,因此引入Kalman滤波器的递归思想,提出了一种计算稀疏系数的快速OMP(FastOMP)算法。利用Hermitian引理,从上一时刻的状态更新当前信息,避免了高维矩阵数据的重复计算。为提高算法的执行效率,提出了基于GPU/CUDA(图形处理器/统一计算设备架构)的并行计算方法,充分利用GPU的并行计算能力,提高了FastOMP算法的计算速度。实验结果表明,与传统OMP算法相比,FastOMP算法可大幅度缩短计算时间并提高检测精度。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 遥感 高光谱遥感图像 正交匹配追踪算法 目标检测 并行处理 稀疏理论
【基金】：国家自然科学基金(61571145,61405041) 黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD201216) 哈尔滨市优秀学科带头人基金(RC2013XK009003) 中国博士后基金(2014M551221)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的遥感信息有机地结合,成像光谱仪对目标空间特征进行成像的同时,以极窄的间隔获取全部光谱覆盖范围内成百上千个波段的光谱数据,从而形成光谱分辨率达纳米数量级的遥感数据[1]。高光谱遥感包含了丰富的空间和光

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本文编号：557601