基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
红外图像背景预测方法是红外图像弱小目标探测与跟踪中的经典方法.针对背景预测算法中卷积运算耗时长的问题,提出一种基于CUDA( Compute Unified Device Architecture)的高效红外图像背景预测方法.在分析背景预测算法执行流程的基础上,充分考虑CUDA架构的特点,将其在CUDA架构下进行了重新实现,利用GPU( Graphic Processing Unit)的强大并行计算能力完成红外图像背景预测的快速计算.为了进一步提升算法的运行效率,将不可分离的背景预测卷积模板分解为多个可分离模板的叠加,并给出了分解卷积模板的一般方法.将该方法应用于实际的红外图像背景预测,结果表明,该方法比传统的CPU计算在运算效率上提高了130倍以上.
推荐文章
基于CUDA架构并行设计图像去噪算法
CUDA
图像去噪
K-SVD
图形处理器
并行优化
矩阵拉伸
AES算法的CUDA高效实现方法
高级加密标准
电子密码本模式
图形处理器
CUDA加速工业DR图像分割
并行计算
CUDA(统一计算架构)
图像分割
C-V模型
数字辐射图像
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 CUDA架构下高效红外图像背景预测方法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 红外探测 高效运算 背景预测 分离卷积
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 44-51
页数 分类号 TP391.4
字数 3989字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2011.06.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘德连 西安电子科技大学技术物理学院 38 362 11.0 17.0
2 张建奇 西安电子科技大学技术物理学院 128 1600 20.0 32.0
3 何国经 西安电子科技大学技术物理学院 14 178 8.0 13.0
4 黄曦 西安电子科技大学技术物理学院 19 157 7.0 12.0
5 吴鑫 西安电子科技大学技术物理学院 10 54 3.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (21)
共引文献  (65)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (20)
同被引文献  (16)
二级引证文献  (50)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2014(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2015(10)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(4)
2016(12)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(6)
2017(17)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(15)
2018(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2019(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
红外探测
高效运算
背景预测
分离卷积
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导