三维网格的Mean Shift并行分割算法

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为克服MeanShift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出了一种改进的三维网格模型MeanShift并行分割算法。该方法基于MeanShift的基本思想和GPU的高性能并行计算能力,基于离散测地距离的局部极值提取三维网格模型的显著特征点,自显著特征点开始并发执行MeanShift算法,实现了有意义的分割。与同类算法相比,该算法提高计算运行效率、改善了分割效果。
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