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大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究被引量：5: 1; 作者王卫红徐文涛 +1 位作者夏列钢方赵林《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1085-1090,共6页; 传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时"分块线"的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解... 展开更多; 关键词大规模影像 Mean Shift均值漂移并行分割算法分块线分块缓冲区; 在线阅读下载PDF 职称材料

支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割被引量：5: 2; 作者刘露楚春雨 +1 位作者马建为刘宛予《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期237-239,共3页; 针对经典区域增长算法中生长规则确定的困难和单纯使用支持向量机分割速度慢的问题,提出了一种支持向量机与区域增长相结合的图像并行分割方法。首先,从已知分割结果的图像中选取一定数量的目标区域与非目标区域样本点作为支持向量机分... 展开更多; 关键词支持向量机(SVM) 区域增长 CT图像并行分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

求解模糊线性方程组的并行分割算法: 3; 作者曾颜陈莘萌周婕《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第7期73-74,91,共3页; 在简化方法的基础上，提出了在MIMD模型上采用异步通信模式求解模糊线性方程组的分布式并行分割算法，算法有效地平衡了负载，并分析了算法的时间复杂性和通信复杂性。; 关键词模糊线性方程组分布式算法并行分割算法模糊数学; 在线阅读下载PDF 职称材料

遥感地物分割的改进格子玻尔兹曼并行模型被引量：4: 4; 作者王振华张鑫月 +2 位作者刘智翔栾奎峰常英立《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第4期1-6,共6页; 针对遥感影像目标地物分割存在的分割精度低和时效要求高等问题,提出了遥感地物分割的改进格子玻尔兹曼并行模型(SPF-LBM)。文章利用符号压力函数改进格子玻尔兹曼模型,以提高分割精度;对改进模型分阶段并行优化,以提高分割效率。以海... 展开更多; 关键词格子玻尔兹曼模型并行分割符号压力函数目标地物分割海岛瞬时水边线; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究被引量：5: 1; 作者王卫红徐文涛夏列钢方赵林; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院软件开发环境国家重点实验室中国科学院遥感与数字地球研究所; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1085-1090,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61340058)资助浙江省自然科学基金项目(LY12F02039)资助软件开发环境国家重点实验室基金项目(SKLSDE-2012KF-05)资助; 文摘传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时"分块线"的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解决了大影像分割时所存在的问题,同时改进影像光谱空间的构建,在均值漂移滤波和合并的过程中分别对影像采用分区缓冲的策略,解决了并行化分割算法处理时会产生的"分块线"问题.在多种遥感数据上的分割实验及与e Cognition软件的对比实验表明,本文所提出的并行分割优化算法可以在不影响分割精度的情况下有效提高分割效率,一定程度上满足实际生产及应用需求.; 关键词大规模影像 Mean Shift均值漂移并行分割算法分块线分块缓冲区; Keywords large-scale remote sensing image mean shift parallel segmentation algorithm block line block buffer; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割被引量：5: 2; 作者刘露楚春雨马建为刘宛予; 机构哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期237-239,共3页; 基金国家国际科技合作重大专项(No.2007DFB30320) 黑龙江省教育厅科技计划项目(No.11531048) 哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(No.2008RFQXS062)资助; 文摘针对经典区域增长算法中生长规则确定的困难和单纯使用支持向量机分割速度慢的问题,提出了一种支持向量机与区域增长相结合的图像并行分割方法。首先,从已知分割结果的图像中选取一定数量的目标区域与非目标区域样本点作为支持向量机分类器的训练样本并训练支持向量机,然后利用训练好的支持向量机自动寻找种子点并进行区域增长,在区域增长过程中使用支持向量机分类器作为增长规则,最后,针对边缘和噪声像素点进行必要的后处理。测试实验获得了较好的分割效果和较快的分割速度且能实现自动分割,表明所提出的方法是可行有效的。; 关键词支持向量机(SVM) 区域增长 CT图像并行分割; Keywords Support vector machine Regional growth CT image Parallel segment; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解模糊线性方程组的并行分割算法: 3; 作者曾颜陈莘萌周婕; 机构武汉大学数学与计算机科学学院计算机科学系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第7期73-74,91,共3页; 文摘在简化方法的基础上，提出了在MIMD模型上采用异步通信模式求解模糊线性方程组的分布式并行分割算法，算法有效地平衡了负载，并分析了算法的时间复杂性和通信复杂性。; 关键词模糊线性方程组分布式算法并行分割算法模糊数学; Keywords ： system of fuzzy linear equations，reduced method，distributed algorithm; 分类号 O241.6 [理学—计算数学] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名遥感地物分割的改进格子玻尔兹曼并行模型被引量：4: 4; 作者王振华张鑫月刘智翔栾奎峰常英立; 机构上海海洋大学信息学院上海海洋大学海洋科学学院; 出处《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第4期1-6,共6页; 基金上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目(19050502100) 上海市海洋局科研项目(沪海科2020-05) 国家自然科学基金项目(61972240)。; 文摘针对遥感影像目标地物分割存在的分割精度低和时效要求高等问题,提出了遥感地物分割的改进格子玻尔兹曼并行模型(SPF-LBM)。文章利用符号压力函数改进格子玻尔兹曼模型,以提高分割精度;对改进模型分阶段并行优化,以提高分割效率。以海岛瞬时水边线分割为例,将SPF-LBM模型与CV模型、马尔可夫随机场(MRF)以及Otsu阈值分割模型进行比较,结果表明,其分割精度较上述模型分别提高了1.14%、0.82%和4.02%;其分割效率较上述模型分别提高了96%、89%和25%。分析表明,SPF-LBM模型在保证遥感影像目标地物分割精度的前提下,提高了目标地物的分割效率。; 关键词格子玻尔兹曼模型并行分割符号压力函数目标地物分割海岛瞬时水边线; Keywords lattice Boltzmann model parallel segmentation symbolic pressure function target feature segmentation island instantaneous waterline; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究	王卫红徐文涛夏列钢方赵林	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割	刘露楚春雨马建为刘宛予	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	求解模糊线性方程组的并行分割算法	曾颜陈莘萌周婕	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	遥感地物分割的改进格子玻尔兹曼并行模型	王振华张鑫月刘智翔栾奎峰常英立	《遥感信息》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料