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基于GPU集群的Mean Shift遥感图像分割算法并行化研究
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基于GPU集群的Mean Shift遥感图像分割算法并行化研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-19页
　　1.1 研究背景与意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-16页
　　1.3 研究内容与技术路线第16-18页
　　　　1.3.1 研究内容第16-17页
　　　　1.3.2 技术路线第17-18页
　　1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 图像分割知识概述第19-26页
　　2.1 图像分割的概念第19-20页
　　2.2 图像分割算法分类第20-22页
　　　　2.2.1 基于边缘的图像分割方法第20页
　　　　2.2.2 基于区域的图像分割方法第20-21页
　　　　2.2.3 基于阈值的图像分割方法第21页
　　　　2.2.4 与特定理论相结合的图像分割方法第21-22页
　　2.3 Mean Shift图像分割算法理论第22-25页
　　　　2.3.1 Mean Shift算法原理第22-24页
　　　　2.3.2 Mean Shift算法处理流程第24-25页
　　2.4 本章小结第25-26页
第三章 异构计算相关基础第26-38页
　　3.1 异构计算简介第26-29页
　　　　3.1.1 异构计算概述第26-27页
　　　　3.1.2 GPU体系结构概述第27-29页
　　　　3.1.3 CPU与GPU架构的区别第29页
　　3.2 异构系统编程模型第29-35页
　　　　3.2.1 MPI编程模型介绍第29-32页
　　　　3.2.2 OpenCL编程模型介绍第32-35页
　　3.3 异构系统的任务调度第35-37页
　　3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于GPU集群的Mean Shift图像分割算法并行化实现第38-65页
　　4.1 Mean Shift串行算法处理流程第38-39页
　　4.2 Mean Shift串行算法热点分析第39-43页
　　4.3 Mean Shift算法并行化分析与设计第43-52页
　　　　4.3.1 Mean Shift算法整体并行化思路第43-44页
　　　　4.3.2 Mean Shift算法并行化策略第44-45页
　　　　4.3.3 Mean Shift并行算法的实现第45-48页
　　　　4.3.4 Mean Shift算法并行化实验分析第48-52页
　　4.4 Mean Shift算法并行化优化第52-60页
　　　　4.4.1 优化一：数据传输和读取方式优化第53-54页
　　　　4.4.2 优化二：数据分配方式优化第54-57页
　　　　4.4.3 Mean Shift并行算法优化测试第57-60页
　　4.5 GPU集群多任务调度第60-63页
　　4.6 本章小结第63-65页
第五章 基于GPU集群的并行Mean Shift算法应用第65-72页
　　5.1 遥感图像变化检测概述第65-66页
　　5.2 基于GPU集群的并行Mean Shift图像分割的变化检测第66-67页
　　5.3 图像分割及变化检测测试第67-71页
　　　　5.3.1 变化检测性能评价指标第67页
　　　　5.3.2 实验数据说明第67-69页
　　　　5.3.3 实验测试分析第69-71页
　　5.4 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
　　6.1 研究总结第72页
　　6.2 研究展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间取得的成果第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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