多分辨率圖像錐結(jié)合FCM的多核并行圖像分割算法研究.pdf

1、隨著圖像采集技術(shù)的發(fā)展，人們可獲得分辨率越來越高的圖像，高效地提取高分辨率圖像中大量可辨識(shí)信息對(duì)圖像工程應(yīng)用有重要意義。傳統(tǒng)的多分辨率圖像錐采用低通濾波技術(shù)，分割高分辨率圖像時(shí)造成分割區(qū)域數(shù)量不等于圖像中實(shí)際物體數(shù)量；串行的模糊C-均值(即FCM)算法分割圖像時(shí)可能忽略空間上下文信息，且時(shí)間和空間復(fù)雜度很大。如何提高大幅圖像的分割效率是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)難題。
　　本文提出基于正交小波分解的多分辨率圖像錐結(jié)合FCM的圖像分割方法，

2、該方法綜合分析正交小波分解法、多分辨率圖像錐分割算法和FCM算法的多核并行性，設(shè)計(jì)出兩者相結(jié)合的P-FCM多核并行模型，采用并行化語言O(shè)penMP實(shí)現(xiàn)該模型。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法在保證分割質(zhì)量的前提下，較好地提高圖像分割效率。
　　本文主要工作包括：
　?、賹?duì)圖像分割技術(shù)的研究背景、實(shí)際應(yīng)用意義、國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和圖像處理基礎(chǔ)理論知識(shí)進(jìn)行分析，并對(duì)多核并行發(fā)展及相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹。
　?、卺槍?duì)傳統(tǒng)圖像錐設(shè)計(jì)過程計(jì)算量大和分割圖

3、像效率低的缺點(diǎn)，采用多核并行的正交小波分解法設(shè)計(jì)錐結(jié)構(gòu)，并提出基于多分辨率圖像錐的多核并行圖像分割模型(P-多核并行錐模型)。
　　③針對(duì)多分辨率圖像錐分割圖像可能存在過或低分割的問題，引入FCM算法，設(shè)計(jì)其多核并行模型，并與P-多核并行錐模型相結(jié)合，提出P-FCM多核并行模型。另外，對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，采用矩形塊并行分割方法來劃分原始圖像數(shù)據(jù)。
　　④采用OpenMP對(duì)P-FCM多核并行模型編程，并統(tǒng)計(jì)分析該模型算法在