基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化

被引：29

作者：

霍迎秋 ^{[1
]}

秦仁波 ^{[2
]}

邢彩燕 ^{[2
]}

陈曦 ^{[2
]}

方勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学机械与电子工程学院

[2] 西北农林科技大学信息工程学院

来源：

农业机械学报 | 2014年 / 45卷 / 11期

关键词：

图像分割; 聚类分割算法; 统一计算架构; 图形处理器; 并行优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用"合并访问"、"多级规约求和"、"负载均衡"和"指令优化"等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率。

引用

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页码：47 / 53+74 +74

页数：8

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