基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的研究的中期报告.docx
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基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的研究的中期报告尊敬的评委和专家:我是XXX,来自XXX大学计算机科学与技术专业,我的课题是基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的研究。现在,我进行中期报告如下:一、研究背景和目的图像分割是计算机视觉中的一项重要任务,广泛应用于医学图像处理、机器人自主导航、图像检索等领域。目前,许多分割算法已经提出,但是一个瓶颈问题是运算速度较慢,尤其是处理大尺寸图像时。因此,CPU+GPU异构系统将成为一个提高分割速度的选择,但是如何实现更好的分割性能需要进一步探究。
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基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究的开题报告一、选题背景及意义TWDTW算法可用于对遥感影像进行分类,具有较高的分类精度和可靠性。但是,传统的TWDTW算法计算量较大,需要较长的时间。为解决该问题,提高算法的计算效率和准确性,需要进行并行化研究。由于TWDTW算法是一种计算密集型的算法,因此在传统的计算机上进行计算很耗时,无法满足工程实际需求。而基于异构平台的并行化算法可以充分利用多种计算资源,提高计算效率和准确性。因此,基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究具有重要的理论意义