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GPU和格子玻尔兹曼方法联合加速的水平集模型及其在图像分割中的应用
被引量：
1
1
作者
石文君
王登位
+1 位作者
刘万锁
蒋大钢
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期108-121,共14页
面向图像分割应用,提出了一种新颖的GPU加速水平集模型,将来自于不同模型的全局及局部拟合能量有机地整合一起,并且可以自适应地调整全局项的加权系数。无论初始轮廓位于图像中的任何位置,模型都可以有效地分割出具有强度非同质性图像...
面向图像分割应用,提出了一种新颖的GPU加速水平集模型,将来自于不同模型的全局及局部拟合能量有机地整合一起,并且可以自适应地调整全局项的加权系数。无论初始轮廓位于图像中的任何位置,模型都可以有效地分割出具有强度非同质性图像中的前景目标。在数值实现环节,采用格子玻尔兹曼方法的策略来打破传统求解方法对于时间步长参数的限制条件。另外,借助NVIDIA GPU来高效地组织格子玻尔兹曼方法的数值解算过程,以充分利用格子玻尔兹曼方法所具有的并行特性。在合成及真实图像数据上的实验结果验证了所提方法的有效性。另外,还对影响分割结果的数个关键因素进行了深入的分析。
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关键词
强度非同质性
水平集方法
分割
格子玻尔兹曼方法
图形处理单元.
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职称材料
题名
GPU和格子玻尔兹曼方法联合加速的水平集模型及其在图像分割中的应用
被引量：
1
1
作者
石文君
王登位
刘万锁
蒋大钢
机构
空军工程大学航空机务士官学校
航空航天学院
飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期108-121,共14页
基金
the National Natural Science Foundation of China(61501097)
the Chinese Fundamental Research Funds for the Central Universities(ZYGX2016J157,ZYGX2018J079,ZYGX2019J080)。
文摘
面向图像分割应用,提出了一种新颖的GPU加速水平集模型,将来自于不同模型的全局及局部拟合能量有机地整合一起,并且可以自适应地调整全局项的加权系数。无论初始轮廓位于图像中的任何位置,模型都可以有效地分割出具有强度非同质性图像中的前景目标。在数值实现环节,采用格子玻尔兹曼方法的策略来打破传统求解方法对于时间步长参数的限制条件。另外,借助NVIDIA GPU来高效地组织格子玻尔兹曼方法的数值解算过程,以充分利用格子玻尔兹曼方法所具有的并行特性。在合成及真实图像数据上的实验结果验证了所提方法的有效性。另外,还对影响分割结果的数个关键因素进行了深入的分析。
关键词
强度非同质性
水平集方法
分割
格子玻尔兹曼方法
图形处理单元.
Keywords
Intensity inhomogeneity
level set method
segmentation
Lattice Boltzmann method
graphics processing unit
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
GPU和格子玻尔兹曼方法联合加速的水平集模型及其在图像分割中的应用
石文君
王登位
刘万锁
蒋大钢
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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