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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。
2021-10-17 11:13:52
356KB
图像聚类分割
1
k-means和meanshift在
图像聚类分割
中的对比
运行在Matlab2012下,带有GUI,可对彩色图像进行Kmeans和meanshift进行聚类分析,生成最后的聚类图像以及聚类中心的迭代轨迹
2019-12-21 20:30:16
26KB
Matlab
k-means
meanshift
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