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快速连续的最大流量算法到2D / 3D图像分割

版本1.3.0.0(2.19 MB) 泾元
基于matlab、C和GPU开发的快速连续最大流算法进行2D/3D图像分割
4.9
12评级

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更新2011年12月16日

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该软件实现了快速连续最大流算法对二维/三维图像的分割。它提供了三种实现:matlab, C和GPU(基于cuda)。提供了所有的源文件。因此,在应用程序中集成算法是很容易的。

图像分割可以建模为在连续的空间中计算最小切割。连续最大流公式是对偶/等价于这样的连续最小割问题。另一方面,它也引出了一种新的数值快速算法,即快速连续最大流算法。更多细节请参见文件:希望这个软件对你和你的作品有帮助!

对于多区域图像分割,可以通过以下方式下载快速连续的最大流量算法:
http://www.mathwands.com/matlabcentral/fileexchange/34224.
它同时计算多个段!

向Jing Yuan (cn.yuanjing@gmail.com)提出问题、评论和建议。欢迎你提出你的改进意见。如有任何贡献,请以书面形式告知。

引用作为

景元(2021年)。快速连续的最大流量算法到2D / 3D图像分割(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/34126-fast-continuous-max-flow-algorithm-to-2d-3d-image-segmentation), MATLAB中央文件交换。检索

评论和评级(20.

Madhukumar ramachandra

sbei arafet

你好,
当我安装了并行计算工具箱时,我使用了mex而不是nvmex

我得到了这个错误
C:\ programa ~1\MATLAB\R2015B\BIN\MEX.PL:错误:无法找到指定的选项文件
'nvmexopts.bat'。

无法成功完成。

谢谢

埔里

嗨,非常棒,非常快的实现。
但是当我使用这个来实现我自己的时候,结果是非常不同的。

你能解释一下任意给定图像的初始化过程吗?

谢谢

Vaddepalli Madhavi

Hi Jing,请描述一下你的轮廓初始化方法和phi的初始化。

你好,

我使用这段代码监督图像分割(选择一个轮廓最初)根据V-B-2节(非参数纹理图像分割)的论文“一个快速全局优化基于方法
进化轮廓与一般形状优先"…但我没有得到结果…你能在这方面帮助我吗?

谢谢提前

恩斯特·施瓦兹

克劳迪亚

这是有帮助的。谢谢!

泾元

月神,

下载程序有什么问题吗?你也可以试试我自己的网站:
https://sites.google.com/site/wwwjingyuan/continuous-max-flow/fastcontinuousmax-flowimplementationtomin-cut

月神


我有问题下载文件,我该怎么办?
谢谢

迪夫苏雷什

我想知道你是否已经实现了ford-fulkerson算法。

并请解释我正在实施的空间信息(PP1,PP2,PP3)以及DIVP中发生的事情?

Navid

伊兰Ukwatta

泾元

到石像鬼

对于AMD的GPU,您可以使用OpenCL并使用OpenCL编程修改代码。OpenCL在未来往往是GPU编程标准,这两个都是NVIDIA和AMD支持。金宝app它具有与CUDA非常相似的语法。我还将在未来通过OpenCL重写代码。

你可以查看这个链接,了解CUDA和OpenCL两种GPU编程的概述:
http://www.streamcomputing.eu/blog/2011-06-22/opencl-vs-cuda-misconceptions.

滴水嘴

嗨,我有3D电池图像,我需要在时间轴上处理。
但是,我没有NVIDIA卡(但是ATI Mobility Radeon HD 4670)。从我在线进行简要搜索后我理解的是,我不能用这个处理器使用CUDA ......这是在这里有工作吗?是否可能是这样的方式,我们可以为ati卡写作?我愿意这样做,虽然我需要一些教练,因为我以前从未使用过GPU。

Abraam Soliman.

马丁Rajchl

泾元

在程序中使用的时间单位实际上是MILI-SEC。而不是SEC。

例如,如果程序显示:

最大流量的计算时间= 30.0000秒。

实际上是30毫秒,不是30秒。

泾元

3D数据文件* .nii以nifti的格式编写。您可以通过函数Load_NII()打开它,该函数可以由Matlab Toolbox下载://www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/8797

泾元

常量block_size确定启动内核时的线程总数。对于2D案例,它是16;所以16 ^ 2 = 256个线程启动。对于3D情况,它是8;所以8 ^ 3 = 512线程被启动。

请检查你正在使用的GPU,并为BLOCK_SIZE选择一个合适的值。

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