基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现

图像分割技术是计算机视觉领域中对图像进行分析和模式识别的基础,无论在理论研究还是实际应用中都得到了人们的广泛重视。本文在对现有图像分割算法进行分析的基础上,针对串行图像分割算法代次数多、运算效率低的问题,提出了一种适用于CUDA架构的新型图像分割并行算法,该算法与OpenCV实现的cvBlob算法相比,该算法具有更高效率。