Web图像搜索中基于GPU的图像分割技术术究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·文章的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 基于GPU 的图像区域的预分割 | 第16-29页 |
| ·GPU 与图像分割 | 第16-18页 |
| ·图像区域的预分割 | 第18-19页 |
| ·基于GPU 的分水岭算法 | 第19-23页 |
| ·基于 GPU 的 Mean Shift 算法 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于GPU 的图像聚类和边缘检测 | 第29-38页 |
| ·CBIR 与图像分割 | 第29-30页 |
| ·基于GPU 的C 均值聚类算法 | 第30-33页 |
| ·基于 GPU 的 Canny 边缘检测算法 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于GPU 的图像搜索系统 | 第38-45页 |
| ·系统的需求分析 | 第38-39页 |
| ·系统的整体架构 | 第39-41页 |
| ·图像处理模块的详细设计 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 系统测试 | 第45-54页 |
| ·测试环境和方法 | 第45-46页 |
| ·GPU 并行算法测试 | 第46-52页 |
| ·基于GPU 图像处理模块的测试 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |