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基于CUDA的区域生长算法研究 (2012年)

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简介：
本研究探讨了在CUDA架构下实现区域生长算法的方法与优化技术，旨在提升图像分割处理的速度和效率。 为了提高图像分割的效率，文章提出了一种自动种子点区域生长的并行运算方法。基于现有的串行算法，该并行算法主要分为三个步骤：自动选择种子点、进行区域生长以及合并区域。通过使用CUDA技术在GPU上实现了种子点的选择和初始区域的增长，并且由CPU负责最终的区域合并工作。实验中采用的是NVIDIA GeForce 9600M GT GPU，在此设备上的并行实现与Intel Core2 E7300 CPU计算机进行了性能对比分析。 结果表明，相比于非并行算法，该方法能够显著提高计算效率，并且进一步提升了图像分割的实时性。

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  • 基于CUDA的区域生长算法研究 (2012年)
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    本研究探讨了在CUDA架构下实现区域生长算法的方法与优化技术，旨在提升图像分割处理的速度和效率。 为了提高图像分割的效率，文章提出了一种自动种子点区域生长的并行运算方法。基于现有的串行算法，该并行算法主要分为三个步骤：自动选择种子点、进行区域生长以及合并区域。通过使用CUDA技术在GPU上实现了种子点的选择和初始区域的增长，并且由CPU负责最终的区域合并工作。实验中采用的是NVIDIA GeForce 9600M GT GPU，在此设备上的并行实现与Intel Core2 E7300 CPU计算机进行了性能对比分析。 结果表明，相比于非并行算法，该方法能够显著提高计算效率，并且进一步提升了图像分割的实时性。
     
  • 基于PCNN的区域生长图像分割算法研究_REGION_PCNN_区域生长_图像分割
    优质
    本研究探讨了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的区域生长技术在图像分割中的应用，提出了一种改进的REGION-PCNN方法，有效提升图像处理精度与效率。 结合PCNN的特性与区域生长算法，实现图像分割任务。
     
  • 基于MATLAB的区域生长算法实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境，实现了经典的图像分割技术——区域生长算法。通过设定种子点及相似性准则，使邻近像素按规则并入已有区域，最终完成目标物体与背景的有效分离。 附代码说明： 1. 运行 exregiongrowing.m 文件。 2. 在弹出的图像中使用鼠标选取种子点，并按回车键确认选择。 3. 程序将显示结果图像。
     
  • 基于MATLAB的区域生长算法实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的图像分割技术——区域生长算法。通过设定种子点及增长规则，该算法能够自动识别并分离出具有相似特征的像素区域，适用于医学影像分析、目标检测等多个领域。 使用Matlab工具实现数字图像处理中的区域生长算法具有很强的一致性。
     
  • 改进的区域生长算法
    优质
    本研究提出了一种改进的区域生长图像分割算法，通过优化种子点选取和增长规则，显著提升了分割精度与效率。 区域生长算法的简单实现包括人工选取种子点，并对二值图像中的前景进行分割。
     
  • 基于区域生长的实现方法
    优质
    本研究探讨了一种基于区域生长的技术实现方式，通过像素相似性原则来分割图像，适用于多种计算机视觉应用场景。 区域生长算法的实现过程相对简单。首先选择一个初始像素作为种子点，并设定阈值条件来确定哪些相邻像素可以加入当前区域。然后根据一定的规则不断扩展这个区域，直到满足停止条件为止。整个过程中需要对图像进行遍历和分析，以确保每个被选中的像素都符合预设的生长准则。 这种方法的优点在于能够灵活地处理不同类型的图像特征，并且可以根据具体应用需求调整阈值参数来优化结果。然而，在实际操作中也可能遇到噪声干扰等问题，因此往往还需要结合其他技术手段来进行改进和完善。
     
  • 改良的种子区域生长算法
    优质
    本研究提出了一种改良的种子区域生长算法，通过优化初始种子选择和生长规则，提高了图像分割的速度与准确性。 站里这方面的资源不多，特别是关于种子区域生长的资料很少，上传一个算一个吧。
     
  • MATLAB中的区域生长算法程序
    优质
    本段落介绍了一个基于MATLAB实现的区域生长图像分割算法的程序。该程序通过设定初始种子点及相似性准则，逐步扩展像素集合以识别图像中的特定对象或区域。适合于初学者学习和科研人员应用。 这是我使用区域生长算法编写的一个程序。设置阈值和生长点后开始进行生长操作，并找出所选生长点所在的国家，将该国涂成红色。此程序可以正常运行，在压缩文件中附有示例图片及重要代码注释，非常适合初学者学习参考。
     
  • 基于MATLAB的区域生长法实现代码
    优质
    本项目利用MATLAB语言编程实现了图像处理中的区域生长算法，并提供了详细的代码及注释，便于学习与研究。 利用区域生长法进行图像分割的效果非常好，我已经在肝部CT图像上进行了测试。
     
  • 区域增长算法
    优质
    区域增长算法是一种图像处理技术，通过分析像素特征扩展初始种子点，形成具有相似属性的连通区域，广泛应用于目标检测与分割。 区域增长算法的C++和OpenCV完整代码包含一个cpp文件以及测试函数。创建工程后，只需更改图像目录即可运行程序。