基于图形处理器的模糊c均值聚类分割算法

针对模糊c均值聚类图像分割算法运算量大、难于实时处理的问题，提出了一种基于图形处理器的加速算法。通过分析模糊c均值聚类算法各阶段可以并行处理的运算部分，利用计算统一设备架构软硬件结构，分别将隶属度矩阵计算、聚类中心计算和像素按隶属度归类3个部分改造成适合图形处理器硬件并行运行的形式。实验结果表明，相对于cpu串行算法，基于图形处理器的加速算法效率提升明显。鉴于大多数图像处理算法均具有可并行处理的部分，利用图形处理器进行加速具有普适性。