基于MATLAB的ARM+GPU异构计算SAR图像舰船目标实时CFAR检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现合成孔径雷达图像中舰船目标的自动检测与识别，采用双参数CFAR算法，并通过ARM+GPU异构计算架构优化执行效率，适用于嵌入式平台。

详 情 说 明

基于ARM+GPU异构计算的SAR图像舰船目标实时CFAR检测系统

项目介绍

本项目面向合成孔径雷达（SAR）图像中舰船目标的自动检测与识别需求，实现了高效、实时的处理系统。核心采用双参数恒虚警（CFAR）检测算法，并基于ARM+GPU异构计算架构（嵌入式平台NVIDIA Jetson TK1）进行深度优化，显著提升了算法的执行效率。系统能够在资源受限的嵌入式环境中实现对SAR图像的实时处理与分析，并提供与传统CPU处理方案的性能对比，验证异构计算的加速优势。

功能特性

• 高精度检测：采用双参数CFAR算法，能够适应复杂的海杂波背景，实现舰船目标的稳健检测。
• 异构并行加速：充分利用ARM CPU与GPU的协同计算能力，对CFAR算法中的并行任务进行优化部署，实现高性能计算。
• 嵌入式实时处理：针对NVIDIA Jetson TK1嵌入式平台进行优化，满足舰船目标检测的实时性要求。
• 全面的结果输出：不仅输出标记有检测结果的图像，还提供详细的检测统计报告、算法性能指标以及与CPU方案的加速比分析。
• 参数灵活可配置：支持对CFAR算法的关键参数（如参考窗、保护窗大小、虚警概率等）进行灵活配置，以适应不同场景。

使用方法

1. 数据准备：准备待处理的SAR原始图像数据（复数格式或幅度图像）。
2. 参数配置：根据实际检测需求和环境条件，在配置文件中设置舰船目标先验参数、CFAR算法参数及杂波统计特性。
3. 系统运行：执行主程序，系统将自动完成图像预处理、CFAR检测、目标识别及结果标注全流程。
4. 结果获取：处理完成后，系统将生成检测结果图像、统计报告和性能分析报告。

系统要求

• 硬件平台：NVIDIA Jetson TK1 开发板或同等架构的ARM+GPU嵌入式设备。
• 软件环境：JetPack SDK (包含CUDA工具包)、MATLAB (若部分算法采用MATLAB实现) 或相应的C/C++编译环境。
• 依赖库：CUDA运行时库、OpenCV图像处理库等。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要负责调度和控制整个检测任务的执行。其功能包括：初始化系统参数与硬件环境，读取输入的SAR图像数据，调用图像预处理模块对数据进行标准化和增强，组织和执行基于GPU加速的双参数CFAR检测算法，对检测出的潜在目标进行特征提取与识别筛选，最后将检测结果进行可视化标注并生成包含目标统计信息与性能分析报告的文本输出。