基于跨平台的连续最大流图像分割并行实现

章柳燕; 郭春生

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基于跨平台的连续最大流图像分割并行实现

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针对连续最大流算法计算效率不高且平台局限的特点,提出了基于OpenCL的连续最大流算法并行实现.在算法并行特征分析基础上,将迭代求解最大流优化问题并行实现.合理调用异构平台的CPU和GPU,实现算法在不同硬件平台的高性能与平台移植.实验结果表明,在保证图像分割质量下,算法的GPU并行实现较CPU实现有数量级的提升;算法在AMD,Nvidia和Intel三大主流平台上通用计算运行,验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足实际应用的要求.

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来源
《杭州电子科技大学学报：自然科学版》 |2016年第4期|15-19|共5页
作者
章柳燕; 郭春生;
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作者单位

杭州电子科技大学通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
OpenCL; 并行计算; 图割; 连续最大流; 跨平台;

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