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基于图模型的图像分割并行算法研究与实现

ISSN号：1003-6059
期刊名称：《模式识别与人工智能》
时间：0
分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072, [2]武汉大学计算机学院,武汉430079
相关基金：国家自然科学基金资助项目（No.60473014）

关键词：图像分割, 图模型, 并行算法, Lanczos算法, 特征值, Image Segmentation, Graph, Parallel Algorithm, Lanczos Algorithm, Eigenvalue

中文摘要：

为了提高图模型方法的分割速度，本文提出该方法的一种并行实现方案．该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算．同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性，在该方案中本文设计并行Lanczos算法来求解特征值问题．在MPI环境下的实验结果表明，该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径．

英文摘要：

A parallel solution of the graph-based method is proposed to improve the segmentation speed. In this solution, the similarity computation is parallelized by means of grid partition. And a parallel Lanczos algorithm is designed to compute the eigenvalues in view of the sparseness of the similarity matrix and the inner parallelism of matrix-vector multiplication. The experimental results under MPI environment show that the parallel solution effectively improves the real-time performance of the graph-based segmentation method.

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