基于图形处理器的模糊C均值聚类分割算法

• 作者: 刘刚 梁晓庚 贺学剑
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 图像分割 图形处理器 计算统一设备架构
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 285-286,294
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.01.066

摘要

针对模糊C均值聚类图像分割算法运算量大、难于实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器的加速算法.通过分析模糊C均值聚类算法各阶段可以并行处理的运算部分,利用计算统一设备架构软硬件结构,分别将隶属度矩阵计算、聚类中心计算和像素按隶属度归类3个部分改造成适合图形处理器硬件并行运行的形式.实验结果表明,相对于CPU串行算法,基于图形处理器的加速算法效率提升明显.鉴于大多数图像处理算法均具有可并行处理的部分,利用图形处理器进行加速具有普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘刚	西北工业大学自动化学院	92	230	7.0	11.0
3	梁晓庚		28	272	9.0	16.0
4	贺学剑	河南科技大学林业职业学院	16	21	3.0	3.0