基于Mean Shift的三維網(wǎng)格并行分割算法.pdf_第1頁
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1、遼寧師范大學碩士學位論文基于MeanShift的三維網(wǎng)格并行分割算法姓名：榮丹申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機應用技術指導教師：孫曉鵬201206基丁IMeanShift的三維網(wǎng)格并行分割算法3DMeshParallelSegmentationUsingMeanShiftAbstractWiththeincreasingscaleof3Dmeshmodelofdata，highorderdigitalgeometrycalculation

2、isbecomingmoreandmorecomplex，andthereal—timeofdigitalgeometryprocessingisgrowingTheemergenceoftheGPUgreatlyimprovedthecalculationoftherelevantworkefficiency，anditdecreasedthevideocardtoCPUdependenceonmostofthegraphicspro

3、cessingworkfromtheCPUtransfertotheGPUAtthesametimetheGPUhighperformance，highprecisionofparallelcomputingofdigitalgeometryprocessingworktoprovidestrongsupport3Dmeshmodelofsegmentationisoneoftheimportantbasicresearchproble

4、minthedigitalgeometricprocessing，Ithasawiderangeofapplications，forexample，themeshsimplification，compressionandediting，texturemapping，shapematching，parametricandanimationdeformationandSOon，throughthethreedimensionalmodelo

5、fthedivision，itreducedthecomplexityofthealgorithmsTheinternationaldomesticproposed3Dsegmentationalgorithmsareexistedsegmentation，segmentationboundarymeaninglessandSOon，andithasotherdefectsintheoperationspeedandprecisions

6、egmentationTheexisting3Dmeshsegmentationalgorithmmostderivedfromimagesegmentationalgorithm，suchaswatershedalgorithm，k—meansclusteringalgorithm，hierarchicalclusteringalgorithm，pedigreeclusteringalgorithmandSOon，inthethree

7、dimensionalgeometryspacepartitionproblemsallhaveverygoodpromotionapplicationMeanShiftalgorithmisanucleardensitygradientnoparametersestimationmethod，themethodissimple，withoutthepretreatment，goodreal—time，treatmentgoalsmor

8、erobustdeformationIthasabetterperformanceinmanyapplications，forexample，video，videosignalintrackinganalysis，imagesegmentationandSOonBaseonserialofMeanShiftsegmentationalgorithmandhighperformanceparalleloperationcharacteri

9、sticsofGPU，thispaperproposesannew3DmeshmodelMeanShiftparallelsegmentationalgorithmItovercomestraditionalserialMeanShiftalgorithmcomplexity，highspeedslowfaultsThismethodfirstlybasedondiscretesurveyingthedistanceofthelocal

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