基于EnFCM的海量图像聚类分割算法的并行研究
图像分割的处理速度成为大规模图像数据处理的瓶颈。本文提出一种基于EnFCM的图像聚类分割模型，直接对图像像素的灰度级进行聚类，能显著提高图像聚类分割的处理速度。为进一步提高处理速度，结合EnFCM图像聚类分割模型特点，设计了三种并行优化策略——纯MPI并行方法、MPI+OpenMP混合编程方法和CUDA并行架构方法，使其适合于大规模图像处理。实验结果表明，提出的三种并行优化策略都取得良好的加速效果。
文件下载
评论信息
其他资源
- M2M 1.0 加密封包分析工具
- 网络科学导论-汪小帆
- 网络安全知识题库
- 压缩相位恢复ADMM-L1相位恢复
- C#利用Picturebox实现缩放功能
- e-hentai ios.ipa
- 使用matlab语言对信号进行频谱分析识别多种乐器（内含素材）
- 5000个ICO图标文件
- 数据导出成excel相关代码.zip
- SPECIMEN.CAE
- 常熟市综合地下管线数据格式标准（2012版）.pdf
- 瑞萨单片机R7F0C003M2DFB R7F0C004M2DFB 用户手册
- STM32F103RDT6 LQFP64 WIFI继电器开关ALTIUM设计硬件原理图+PCB文件+集成封装库文件.zip
- button[7wgk16ww].exe
- day19视频.rar
- Nagios所需包及文件.zip
- 进程通信设计----聊天室
- PIC单片机 IIC通信 proteus仿真文件图
- 银行账户管理 JAVA
- 汽车租赁管理系统
- C#网络监控软件代码
- numpy中文文档
- FTP客户端完整版
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明