Hardware-Aware Deployment of Joint SAR Compression and Despeckling on FPGA
Di cosa parla
Si prendono algoritmi che uniscono la pulizia del rumore e la compressione delle immagini radar (SAR) e li si adatta per farli funzionare direttamente a bordo su un dispositivo hardware programmabile usato nei sistemi spaziali. I modelli sono stati rielaborati per lavorare con calcoli a precisione limitata e con un insieme ridotto di operazioni, confrontando diverse architetture; i risultati indicano che una funzione più semplice migliora la qualità, che certe strutture aumentano molto il carico senza vantaggi evidenti e che il dispositivo programmabile risulta il più efficiente dal punto di vista energetico. Il codice è reso disponibile.
Cosa permette di osservare
Consente di esplorare i compromessi tra qualità delle immagini, costi di calcolo e vincoli hardware per l’elaborazione a bordo dei satelliti, e di verificare se le scelte progettuali pensate per foto naturali valgono anche per le immagini radar.
Dalla fonte
Next-generation Synthetic Aperture Radar (SAR) missions will generate data far faster than they can downlink, making onboard data reduction essential for near-real-time Earth observation. Learned Image Compression (LIC) offers better rate-distortion performance than handcrafted codecs used operationally today, and recent work shows that simultaneously despeckling and compressing SAR imagery enables better representation capacity while unlocking higher compression rates. These methods, however, have yet to be confronted with the strict power, compute, and operational constraints of spaceborne systems. In this work, we bridge this gap by deploying a joint SAR Despeckling and Data Compression (DDC) framework on an embedded ZCU102 FPGA-based platform, introducing model adaptations that respect the accelerator's fixed-point arithmetic and limited set of supported operations. We evaluate four…