原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为解决高质量的轮廓提取算法计算复杂、实时性差的问题,基于GPU并行计算架构提出了一种针对高质量的轮廓提取算法———Pb(probability boundary,概率轮廓)提取算法的高效并行计算方法。重点讨论了如何利用多计算单元加速计算最耗时的梯度计算部分。详细介绍了多方向直方图并行统计机制及χ2并行计算中访存冲突避免机制。对比实验表明,在GPU上基于该并行方法的轮廓提取相比传统CPU方式具有明显加速效果,且随着图像分辨率变大,加速效果更加明显,例如图像大小为1024×1024时可获得160倍的加速;此外,基于伯克利标准测试集验证了该并行方法可保持原有算法的计算准确度。为大规模图像数据智能分析中的轮廓提取提供了快速、实时的计算方法。
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文献信息
篇名 基于G PU的轮廓提取算法的并行计算方法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 轮廓提取 并行计算 图形处理器
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 630-634
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.02.070
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 柴志雷 江南大学物联网工程学院 61 462 10.0 20.0
2 张圆蒲 江南大学物联网工程学院 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
轮廓提取
并行计算
图形处理器
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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