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这是多维高斯混合模型的期望最大化算法的并行实现，旨在在 NVidia 显卡上运行，支持CUDA。 在我的机器上，它提供高达 170 倍的性能提升（16 个暗淡、16 个集群、1000000 个数据点）。 有关更多信息，请参阅http://andrewharp.com/gmmcuda 上提供的报告。 有趣的代码都在 gpugaumixmod.h 和 gpugaumixmod_kernel.h 中。 参考 CPU 实现位于 cpuaumixmod.h 中。 它可以集成到支持 CUDA 的系统上的任何 C 程序中。 此外，在 gmm.cu 中提供了 Matlab 集成。 自最初发布以来，我添加了同步随机重启。 实验 1 现在利用了这一点。 编译================================================== ====================

1、本算法为图像反卷积算法，目的为了降低图像噪声、提高图像分辨率。 2、deconvblind文件夹下为工程文件，编译环境为VS2017，效果见“演示视频.mp4”。 3、opencv-4.5.0-vc14_vc15.exe为opencv450安装包，直接安装到配置目录就行。 4、ImageWatch.vsix为图像可视化调试工具，与VS2017相对应，具体用法可网上搜索。 5、visual_studio_community_2017_version_15.3.exe为VS2017线上安装包，具体安装方式可网上搜索。

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