БЛОЧНО-ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА В СЕТИ
Аннотация
Рассматривается алгоритм максимального потока в сети для кластеризации мультиспектральных изображений, в том числе большого размера, в блочно-параллельном режиме. Описываются общая схема и основные этапы реализации блочно-параллельной модификации алгоритма максимального потока. Дается сравнение результатов кластеризации космических изображений алгоритмом максимального потока в последовательном и параллельном режимах
Об авторах
Д. В. ПрадунБеларусь
Б. А. Залесский
Беларусь
Список литературы
1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техносфе-
2. ра, 2005. – 1072 с.
3. Boykov, Y. An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms of energy minimization in vision / Y. Boykov, V. Kolmogorov // IEEE Transactions on PAMI. – 2004. – Vol. 26, № 9. – P. 1124–1137.
4. Boykov, Y. Graph Cuts and Efficient N-D image Segmentation / Y. Boykov, G. Funka-Lea //
5. Intern. J. of Computer Vision. – 2006. – Vol. 70 (2). – P. 109–131.
6. Прадун, Д.В. Использование алгоритма максимального потока графа для фильтрации
7. мультиспектральных изображений / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2009. –
8. № 4 (24). – С. 18–27.
9. Свами, М. Графы, сети и алгоритмы / М. Свами, К. Тхуласираман. – М. : Мир, 1984. –
10. с.
11. Picard, J.C. Minimum cuts and related problems / J.C. Picard, H.D. Ratliff // Networks. –
12. – Vol. 5, № 4. – P. 357–370.
13. Zalesky, B.A. Network flow optimization for restoration of images / B.A. Zalesky // Journal
14. of Applied Mathematics. – 2002. – Vol. 2, № 4. – P. 199–218.
15. Залесский, Б.А. Алгоритм адаптивной фильтрации мультиспектральных изображений /
16. Б.А. Залесский, Д.В. Прадун // Информатика. – 2009. – № 2 (22). – С. 31–38.
Рецензия
Для цитирования:
Прадун Д.В., Залесский Б.А. БЛОЧНО-ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА В СЕТИ. Информатика. 2011;(2(30)):12-20.