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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
引用本文:石文君,王登位,刘万锁,蒋大钢.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[J].红外与毫米波学报,2021,40(1):108-121.
作者姓名:石文君  王登位  刘万锁  蒋大钢
作者单位:空军工程大学航空机务士官学校, 河南 信阳 464000,航空航天学院, 电子科技大学, 四川 成都 611731;飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室,四川 成都 611731,空军工程大学航空机务士官学校, 河南 信阳 464000,航空航天学院, 电子科技大学, 四川 成都 611731;飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室,四川 成都 611731
摘    要: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...

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
收稿时间:2019/11/6 0:00:00
修稿时间:2021/1/5 0:00:00

GPU accelerated level set model solving by lattice boltzmann method with application to image segmentation
SHI Wen-Jun,WANG Deng-Wei,LIU Wan-Suo and JIANG Da-Gang.GPU accelerated level set model solving by lattice boltzmann method with application to image segmentation[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2021,40(1):108-121.
Authors:SHI Wen-Jun  WANG Deng-Wei  LIU Wan-Suo and JIANG Da-Gang
Abstract:
Keywords:Intensity inhomogeneity  level set method  segmentation  Lattice Boltzmann method  graphics processing unit
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