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
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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
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