一种高效分布式与并行Delaunay三角形构建方法

    公开(公告)号:CN106294985A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610642979.1

    申请日:2016-08-08

    CPC classification number: G06F17/50

    Abstract: 本发明公开了一种高效分布式与并行Delaunay三角形构建方法,该方法包括以下步骤:首先,根据分布式与并行计算环境的规模p,确定问题求解递归划分的次数k和叶子问题的数目2k;然后,按平面扫描序的方式对规模为n的待求解问题的数据集进行排序。紧接着,采用分治法的划分策略,自顶向下逐步划分,将规模为n的待求解问题递归划分为2k个叶子问题;再接着,对2k个叶子问题,使用2k个并行计算节点进行子问题的凸壳法Delaunay三角网并行构建。最后,采用分治法的合并策略,自底向上逐步合并子问题的解,每次合并都使用子问题数目t个一半的计算节点 个进行分布式与并行合并处理,直到获得全局问题的整体解。本发明方法的效率得到了明显的提高。

    一种高效分布式与并行Delaunay三角形构建方法

    公开(公告)号:CN106294985B

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201610642979.1

    申请日:2016-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种高效分布式与并行Delaunay三角形构建方法,该方法包括以下步骤:首先,根据分布式与并行计算环境的规模p,确定问题求解递归划分的次数k和叶子问题的数目2k;然后,按平面扫描序的方式对规模为n的待求解问题的数据集进行排序。紧接着,采用分治法的划分策略,自顶向下逐步划分,将规模为n的待求解问题递归划分为2k个叶子问题;再接着,对2k个叶子问题,使用2k个并行计算节点进行子问题的凸壳法Delaunay三角网并行构建。最后,采用分治法的合并策略,自底向上逐步合并子问题的解,每次合并都使用子问题数目t个一半的计算节点个进行分布式与并行合并处理,直到获得全局问题的整体解。本发明方法的效率得到了明显的提高。

    一种基于支持度变换和线检测算子的视网膜血管分割方法

    公开(公告)号:CN109325944A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811066288.7

    申请日:2018-09-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于支持度变换和线检测算子的视网膜血管分割方法。首先,采用对比度受限的自适应直方图均衡方法对彩色视网膜图像进行增强;而后,通过支持度变换进行视网膜粗血管图像提取;最后,对提取到的视网膜粗血管图像采用线检测算子提取特征,并将提取到的特征采用支持向量机进行血管检测。本发明方法采用的用于视网膜血管分割的支持度变换算法得到的是一系列的显著性特征图像,增强不同尺度的血管结构,同时抑制背景,为后续的血管精确提取奠定了基础,且本发明所采用的线检测算子技术简单有效,保留了匹配滤波器优点,且具有良好的边缘定位作用。所提取的特征维度少,仅需较小的训练样本就可以获得良好检测能力。

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