遥感影像均值漂移分割算法的并行化实现
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TP751

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国家高技术研究发展计划资助项目(2009AA12Z123,2009AA12Z121);国家自然科学基金项目(40971228,40871203);国家科技支撑计划重大项目(2006BAJ02A01,2006BAJ14B08)


Implementation of parallelization of mean-shift algorithm for multi-scale segmentation of remote sensing images
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    摘要:

    本文采用遥感影像数据的均值漂移算法并行化方法来解决均值漂移不能处理过大影像、处理速度过慢等问题,通过分析均值漂移算法的原理,提出了一种新的数据"缓冲区"式分块方法,并进而分别对不同的数据块进行并行分割,从而消除了该算法对数据量的限制,有效避免计算机在处理过大影像时而产生的内存不足问题,并从效率角度对算法进行了改进.

    Abstract:

    Aimed at the problem that the mean shift algorithm sometimes can not compute large volumes of image data,or the data-computing speed may be very slow,by analyzing the principle of the mean-shift image segmentation,this paper presents an image-segmentation idea by processing the data in parallel computing environment,i.e.Data Partition Method with Buffer(DPMB),then we can compute different parts of data separately.By this method,we can avoid the limit of data amounts and memory errors problem of computer,which improves the efficiency of data segmentation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

沈占锋,骆剑承,吴炜,胡晓东.遥感影像均值漂移分割算法的并行化实现[J].哈尔滨工业大学学报,2010,42(5):811. DOI:10.11918/j. issn.0367-6234.2010.05.031

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