【摘 要】
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图像分割的处理速度成为大规模图像数据处理的瓶颈。本文提出一种基于En FCM的图像聚类分割模型,直接对图像像素的灰度级进行聚类,能显著提高图像聚类分割的处理速度。为进一步提高处理速度,结合En FCM图像聚类分割模型特点,设计了三种并行优化策略——纯MPI并行方法、MPI+Open MP混合编程方法和CUDA并行架构方法 ,使其适合于大规模图像处理。实验结果表明,提出的三种并行优化策略都取得良好的
【机 构】
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广东石油化工学院实验教学部,华南理工大学计算机科学与工程学院.广东广州510006,汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室
【基金项目】
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茂名市科技计划项目（2014015）
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图像分割的处理速度成为大规模图像数据处理的瓶颈。本文提出一种基于En FCM的图像聚类分割模型,直接对图像像素的灰度级进行聚类,能显著提高图像聚类分割的处理速度。为进一步提高处理速度,结合En FCM图像聚类分割模型特点,设计了三种并行优化策略——纯MPI并行方法、MPI+Open MP混合编程方法和CUDA并行架构方法 ,使其适合于大规模图像处理。实验结果表明,提出的三种并行优化策略都取得良好的加速效果。
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