【摘 要】
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面向图像分割应用,提出了一种新颖的GPU加速水平集模型,将来自于不同模型的全局及局部拟合能量有机地整合一起,并且可以自适应地调整全局项的加权系数。无论初始轮廓位于图像
【机 构】
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空军工程大学航空机务士官学校,航空航天学院,飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室
【基金项目】
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the National Natural Science Foundation of China(61501097),the Chinese Fundamental Research Funds for the Central Universities(ZYGX2016J157,ZYGX2018J079,ZYGX2019J080)
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面向图像分割应用,提出了一种新颖的GPU加速水平集模型,将来自于不同模型的全局及局部拟合能量有机地整合一起,并且可以自适应地调整全局项的加权系数。无论初始轮廓位于图像中的任何位置,模型都可以有效地分割出具有强度非同质性图像中的前景目标。在数值实现环节,采用格子玻尔兹曼方法的策略来打破传统求解方法对于时间步长参数的限制条件。另外,借助NVIDIA GPU来高效地组织格子玻尔兹曼方法的数值解算过程,以充分利用格子玻尔兹曼方法所具有的并行特性。在合成及真实图像数据上的实验结果验证了所提方法的有效性。另外,还对影
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