基于跨平台的连续最大流图像分割并行实现

• 作者: 章柳燕 郭春生
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: OpenCL 并行计算 图割 连续最大流 跨平台
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2016.04.004

摘要

针对连续最大流算法计算效率不高且平台局限的特点,提出了基于 OpenCL 的连续最大流算法并行实现。在算法并行特征分析基础上,将迭代求解最大流优化问题并行实现。合理调用异构平台的 CPU 和 GPU,实现算法在不同硬件平台的高性能与平台移植。实验结果表明,在保证图像分割质量下,算法的 GPU 并行实现较 CPU 实现有数量级的提升；算法在 AMD,Nvidia 和 Intel 三大主流平台上通用计算运行,验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足实际应用的要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭春生	杭州电子科技大学通信工程学院	48	240	8.0	14.0
2	章柳燕	杭州电子科技大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0