一种利用水平集的图像分割快速GPU并行算法

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研究医学生物图像的快速分割问题。针对传统图像分割算法效率低、分割不准确的缺陷,提出一种利用水平集自动演化获得最优图像分割的方法。首先,定义水平集方程,并针对方程中不同分量进行分析,确定以图像灰度为依据的最优化算法;然后通过对差分方程的离散化,定义最优化算法的求解步骤,并使得该最优化计算方法能并行化处理。该方法可以有效地对医学图像进行分割,尤其适合并行化GPU处理,在确保图像分割质量的前提下,极大地提高了运算效率。
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