并行优化EnFCM图像聚类分割算法研究

“基于EnFCM的海量图像聚类分割算法的并行研究” 这篇论文主要探讨了如何提高大规模图像数据处理中的图像分割效率，尤其是针对处理速度这一瓶颈问题。论文提出了基于EnFCM（Enhanced Fuzzy C-Means）的图像聚类分割模型，该模型能够直接对图像像素的灰度级进行聚类，从而显著提升图像聚类分割的处理速度。EnFCM是对传统模糊C-均值（FCM）算法的一种改进，旨在解决FCM在处理复杂和噪声环境下的不足，通过增强聚类能力来提高分割效果。 为了进一步加速处理过程，作者设计并实现了三种并行优化策略： 1. **纯MPI（Message Passing Interface）并行方法**：利用MPI进行进程间通信，将图像数据分散到多个处理器上并行处理，以实现计算任务的分布式处理。 2. **MPI+OpenMP混合编程方法**：结合MPI和OpenMP的优点，MPI用于进程间的通信，而OpenMP则用于同一处理器内的线程并行，这种混合模式可以更好地利用多核处理器资源，提高计算效率。 3. **CUDA并行架构方法**：利用NVIDIA的CUDA平台，将计算任务转移到GPU（图形处理器）上执行，利用GPU的并行计算能力，显著提升图像处理速度，尤其适用于大规模图像数据的处理。 实验结果显示，这三种并行优化策略都能有效地提高图像聚类分割的处理速度，从而适应大规模图像处理的需求。论文还给出了具体的性能指标和加速效果，证明了这些方法的有效性。 关键词涉及的主要概念包括：图像聚类分割、FCM算法、并行计算、MPI并行编程、OpenMP并行编程以及CUDA并行架构。这些技术在图像处理、计算机视觉和大数据分析等领域具有广泛的应用价值。 参考文献格式：左利云，罗成煜，左右祥．基于EnFCM的海量图像聚类分割算法的并行研究[J]．微型机与应用，2015，34(15)：55—58． 这篇研究为解决海量图像数据处理中的速度挑战提供了一种有效的方法，通过并行计算技术优化了EnFCM算法，对于提升图像处理效率具有重要意义。