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传统的Kirsch边缘检测算法的优化和实现都是针对常用处理器提出的。根据Kirsch算法的可并行计算的特点,本文提出了一种基于图形处理器GPU的快速Kirsch算法。快速算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用了纹理存储技术、多点访问技术和对称计算技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率,降低了算法复杂度。实验表明,采用基于GPU的算法可将对图像的处理速度提高到传统Kirsch边缘检测算法的10倍以上。 相似文献
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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。 相似文献
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针对扩频信号捕获中计算量大和运算速度慢的问题,提出基于图形处理器(GPU)加速的捕获方法,将基于循环相关的捕获算法转化为计算统一设备架构(CUDA)线程块执行过程,使扩频捕获过程完全在GPU中加速执行,在保持原有扩频信号捕获概率的同时,显著提高了算法的运算速度.实验结果表明,基于GPU的捕获方法有效地提高了系统的执行效率. 相似文献
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传统算法对空中模糊目标图像边缘特征的提取不理想,图像融合检测和边缘恢复效果不佳。提出空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法,在多尺度Markov随机场框架下,基于最大似然准则,引入信息度量因子,对空中模糊目标图像边缘信息融合规则进行优化指导,采用势函数逆变换的方法,得到重构的空中模糊目标融合图像。仿真实验中,相比于传统算法,改进算法图像边缘信息恢复准确度提高了63%,在细节信息包含量和实时性处理方面都有较强优势,在伪装模糊目标识别和目标精确检测等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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动态场景曝光图像较为模糊,混淆复杂,对动态场景混淆去除是实现基于动态场景图像识别的运动目标检测的关键。针对传统方法中模糊混淆点配准不精,去混性能不好的问题,提出一种采用加速鲁棒特征匹配的模糊动态场景混淆去除算法,设计图像序列块曝光生成模型和边缘检测算法,抑制运动场景混淆图像边缘凹点灰度特征和混淆干扰,设计并行处理的分块检测方案提高处理速度,采用加速鲁棒特征匹配方法实现混淆去除。实验结果表明,采用该算法进行模糊动态场景图像的混淆去除处理,特征匹配精度高,去除混淆效果较好,在色彩自然效果保持和实时性方面优越传统方法,在基于图像处理的快速运动目标识别和动态场景恢复等领域具有很好的应用前景。 相似文献
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模糊聚类的最优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
求与一个模糊相似矩阵“距离”最近的模糊等价矩阵，至今已提出了两个求局部最优解的算法和一些启发式算法，本文也提出一个简便可行的求局部最优解的算法，这算法与线性规划的单纯形算法一样，也是在有限个“顶点”上寻优。 相似文献
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针对现有直觉模糊集聚类方法存在计算量大、数据失真和易陷于局部最优等问题,提出基于新直觉模糊相似度量的直觉模糊谱聚类算法。首先定义了新的直觉模糊相似度量方法,然后基于该方法构造了直觉模糊相似度矩阵,根据直觉模糊相似度矩阵求解非规范Laplacian矩阵,在此基础上构建特征矩阵,再使用k-means算法对特征矩阵进行聚类。最后在数值算例上的应用证明了所提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习，提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法。该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成，其中，神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表示形式的扩展型神经模糊网络。在学习算法的设计中，尝试了利用强化信号得到输入状态的“期望输出”，进而将强化学习转化为基于训练数据学习的解决思路。仿真实验验证了所提出的控制系统结构和学习算法的合理性和可行性。 相似文献
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结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
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目前,计算机系统普遍使用GPGPU设备加速计算,但使用底层API进行加速计算繁琐而又缺乏效率,运用基于指令的高级抽象编程可以解决这个问题。运用均值模糊算法体验OPENACC的用法,OPENACC通过指令把c或c＋＋中的计算紧密代码转移到GUP中。比较了分别使用CPU、OPENACC、CUDA实现均值模湖算法的性能表现,虽然CUDA有不错的性能,但相对于低下的开发效率和陡峭的学习曲线而言,OPENACC只用十几行代码就可以取得可观的加速比,而且随着编译器和硬件技术的发展,指令制导编译有越来越大的发展空间。 相似文献
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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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工程建设过程中的不确定性因素对预测工程建设工期有较大影响，同时也影响着工程网络计划工期计算的可靠性。现行的工程网络计划规范不能解决这些问题。文章采用模糊集合论的理论以及可能性测度法和一致性指数法研究工程网络计划技术并提出基于模糊模型的网络计划技术的计算方法，通过实倒分析模型算法的正确性。研究结论表明基于模糊模型的工程网络计划技术的计算方法简明、数据易于实现计算机处理和软件化。 相似文献
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传统的光线投射算法能够得到清晰的体绘制图像,但由于其运行量巨大,导致速度慢,性能低。J.Krüger等人提出了基于GPU的光线投射算法大幅度地提高了绘制性能,但在图像融合阶段仍未能充分利用GPU的向量运算的优势。为此,本文将图像融合阶段部分标量运算转换为向量和矩阵运算,绘制性能得到了进一步提升。 相似文献
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本文提出了一种基于模糊分类的视频对象分割算法,确定了运动变化区域和相对噪声区域的隶属度函数,在确立的模糊分类准则函数的基础上通过寻优计算得到最佳划分,从而检测出运动变化区域,并结合当前帧的边界特征生成视频对象。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(36)
CUDA是由NVIDIA开发的用于通用并行计算的开发平台,通过应用GPU(graphics processing unit)使得计算性能变得非常强大,尤其是密集型数据的并行计算,性能优化更加明显。随着数以百万计的可应用于CUDA的GPU的数量的增加,一些科学家、研究员以及软件开发者正在探寻CUDA的广泛应用,例如图像和视频处理,计算生物学和化学,流体动力学,CT图像重建,地震分析和光线跟踪等等。本文基于光线跟踪的DRR算法的可并行性,在CUDA上设计和实现了并行算法,经过CUDA优化后,可实现交互式数字重建影像,不同分辨率的图像用GPU和CPU分别重建,速度性能能够提升到大约7-40倍,而且图像效果良好。 相似文献
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在电视广告监播系统中，要采用图像模式识别的办法对电视广告进行监播。在进行模式识别之前，有必要选取一种适应性强，并且高度自动化的二值化方法对电视广告图像进行预处理。针对电视广告监播系统的特点，对模糊C均值聚类算法进行了研究并将其应用于图像二值化，妻现了系统所需要的自动二值化。在该系统的图像识别模块中，待检测的对象具有确定性，因此可以采用预先存储的样本，用模板匹配法进行识别，制对其数据量极大的特点，因此采用由模板匹配改进的序贯相似性算法，该算法能显著地减少计算量。 相似文献