Пытаюсь разобраться с проблемой фильтрации бинарного изображения. Есть изображение с фоном (уровень 1) и информацией(уровень 2). Нужно все области связанных пикселей (связь вертикальная либо горизонтальная), размер которых меньше заданного. Я сделал рекурсивный алгоритм, но даже при развороте рекурсии:
1. производительсность его весьма мала
2. невозможно распараллелить

Хочется переложить алгоритм на GPU(вся остальная обработка ведется именно там и не хватает пропускной способности чтобы гонять промежуточне изображения для фильтрации туда-сюда), для этого нужно его как-то распараллелить. Может кто-нибудь знает подходящий для такой фильтрации алгоритм? Интересуют в целом не рекурсивные алгоритмы (может с обходом контуров и подсчетом периметра и др.), которые могут помочь при решении задачи.

Какого размера изображение, какие требования по производительности?
Попробуйте поиск в ширину, оптимизировать можно, например, используя очередь. Это классическая задача поиска компонент связности в графе.
Простейший способ распараллеливания - обрабатывать изображение частями, затем объединяя области одного цвета на границах.

Спасибо, а может есть ссылочка на литературу по этому вопросу?

Нашел такую статью: http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.js...thDecision=-203

Увы, не подскажу. Разве что можно почитать классику по алгоритмам - Кормен/Лейзерсон/Ривест "Алгоритмы: построение и анализ".