基于CUDA的工业CT图像分割算法的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·图像分割算法研究现状 | 第11-14页 |
| ·并行计算技术发展简介 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第15-17页 |
| ·论文的研究内容和成果 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 图像分割算法 | 第17-22页 |
| ·图像分割定义 | 第17-18页 |
| ·工业CT图像及其分割技术 | 第18-21页 |
| ·工业CT图像 | 第18-20页 |
| ·工业CT图像分割算法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于Potts模型的图像分割算法 | 第22-33页 |
| ·马尔可夫随机场模型 | 第22页 |
| ·图像在马尔可夫模型中的描述 | 第22-24页 |
| ·Gibbs随机场与马尔可夫随机场的等价性 | 第24-25页 |
| ·基于Potts先验模型的CT图像分割 | 第25-30页 |
| ·标号场的全局最优化赋值 | 第25-26页 |
| ·Potts先验模型 | 第26-27页 |
| ·公式优化 | 第27-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于CUDA的CT图像分割并行加速算法 | 第33-46页 |
| ·GPU硬件架构 | 第33-35页 |
| ·CUDA编程模型 | 第35-43页 |
| ·CUDA中的主机与设备 | 第35-38页 |
| ·CUDA线程结构 | 第38-39页 |
| ·CUDA存储器模型 | 第39-43页 |
| ·图像分割算法并行化设计与优化 | 第43-45页 |
| ·任务划分 | 第43页 |
| ·grid和block维度设计 | 第43-44页 |
| ·存储器访问优化 | 第44-45页 |
| ·三维体数据优化 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 系统简介 | 第46-51页 |
| ·基于CUDA的CT图像分割算法系统框架 | 第46-47页 |
| ·实验结果数据分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·未来研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文发表情况 | 第56页 |
