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Turbopix算法的CUDA并行实现

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Turbopix算法的CUDA并行实现

徐佳栋;袁红星;吴少群;余辉晴

【期刊名称】《微型机与应用》 【年(卷),期】2013(032)012

【摘要】过分割是计算机视觉领域流行的图像预处理方法.针对其运行速度慢的缺点,对广泛采用的Turbopix算法提出CUDA并行优化的方法.通过每个线程执行一个超像素扩张的任务分配,实现了水平集函数的并行演化;利用纹理存储空间和常数存储空间的优化策略,改善了数据访存的效率.实验结果表明,在GT 240M平台上,平均加速比达到了15以上. 【总页数】4页(35-37,41)

【关键词】过分割;超像素;Turbopix;CUDA 【作者】徐佳栋;袁红星;吴少群;余辉晴

【作者单位】宁波工程学院电子与信息工程学院,浙江宁波315016;宁波工程学院电子与信息工程学院,浙江宁波315016;宁波工程学院电子与信息工程学院,浙江宁波315016;宁波工程学院电子与信息工程学院,浙江宁波315016 【正文语种】中文 【中图分类】TP391 【相关文献】

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2.基于均匀设计与Powell算法的全局最优化算法及并行实现 [J], 汪文英; 沈斌; 陆忠华; 迟学斌; 余慧

3.基于TMS320C80的BP算法并行实现的研究 [J], 胡辉; 姚磊

4.一种基于TMS320C6678的JPEG编码算法并行实现方法 [J], 彭益智; 霍家道; 徐伟

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