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摘要:
为克服mean shift算法计算复杂度高、运行速度慢的缺点,提出一种基于GPU的快速mean shift算法.首先使用k-means算法对图像像素进行预分类,之后在预分类、下采样后缩小的数据集上进行mean shift聚类,以有效地降低算法复杂度.此外,借助GPU的通用计算功能对k-means和mean shift分别进行并行了处理.实验结果表明,通过对图像进行预处理,有效地提高了几何模板查找在强噪声、低信噪比图像中的识别率;同时,改进后的mean shift算法的运行速度提高了近40倍,满足了高速机器视觉检测的实时性要求.
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文献信息
篇名 GPU并行加速的均值偏移算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 图形处理器 通用计算 meanshift k-means 视觉检测
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 基于GPU的图形处理及其通用计算
研究方向 页码范围 461-466
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4142字 语种 中文
DOI
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 吴晓军 哈尔滨工业大学深圳研究生院 19 333 10.0 18.0
2 陈加 哈尔滨工业大学深圳研究生院 3 28 2.0 3.0
3 蔡荣 哈尔滨工业大学深圳研究生院 1 16 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图形处理器
通用计算
meanshift
k-means
视觉检测
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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