三维网格的Mean Shift并行分割算法

摘要：

为克服Mean Shift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出了一种改进的三维网格模型Mean Shift并行分割算法.该方法基于Mean Shift的基本思想和GPU的高性能并行计算能力,基于离散测地距离的局部极值提取三维网格模型的显著特征点,自显著特征点开始并发执行Mean Shift算法,实现了有意义的分割.与同类算法相比,该算法提高计算运行效率、改善了分割效果.

关键词：均值偏移、三维网格分割、显著特征点、GPU并行计算

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61170143、60873110;辽宁省高校科研基金项目L2010231;大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室开放课题基金项目ADIC2010006

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：230-234