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.
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.
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期811-815,共5页
Journal of Harbin Institute of Technology
基金
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)
关键词
多尺度分割
均值漂移
并行化
数据划分
multi-scale segmentation
mean shift
parallel computing
data partition
