Tratamiento de imágenes usando el método de profundidad de campo extendida (edf) en arquitecturas paralelas
| dc.contributor.advisor | Plata Gómez, Arturo | |
| dc.contributor.advisor | Barrios Hernández, Carlos Jaime | |
| dc.contributor.author | Hernández Ariza, Mónica Liliana | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T18:38:27Z | |
| dc.date.available | 2011 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T18:38:27Z | |
| dc.date.created | 2011 | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description.abstract | Existen diferentes problemas que debido a su grado de complejidad generan un volumen de datos que requieren una capacidad de computo elevada para su procesamiento, por lo tanto, estos datos no pueden ser tratados en un equipo de cómputo convencional en un intervalo de tiempo aceptable. Un ejemplo de ello, es el tratamiento de imágenes de alta resolución en donde una imagen individual puede contener más de 5 millones de pixeles, es decir, que un apilado de imágenes puede generar un volumen de datos en orden de Gigabytes, incluso de Terabytes. En este tipo de problemas, no es suficiente emplear equipos de cómputo que posean mejores características hardware que las que posee un equipo de cómputo convencional. Es necesario emplear técnicas y tecnologías que permitan aprovechar de mejor manera los recursos con los que se cuenta. En la actualidad existen diferentes métodos mediante los cuales se realiza tratamiento de imágenes. El método de Profundidad de Campo Extendida EDF, es un método artificial que permite obtener una imagen focalizada en todo el campo de observación y una imagen de topografía de un objeto a partir de un apilado de imágenes focalizadas en diferentes planos. En el presente trabajo de investigación se desarrolló un algoritmo que permite hacer una implementación del método EDF en arquitecturas de alto rendimiento computacional HPC, como cluster de computadoras y unidades de procesamiento grafico GPUs. La implementación del algoritmo en paralelo permitió obtener un mejor rendimiento respecto al tiempo de procesamiento de un apilado de imágenes, en comparación con la implementación serial empleada en investigaciones anteriores. 1 | |
| dc.description.abstractenglish | There are high complexity problems that generate a data volume that requires a conventional computer with an acceptable efficiency. The high-resolution image treatment is one example of this kind of problems. A high-resolution image can have over five million pixels, thus a stack of images could generate a data volume in order of Gigabytes, even Terabytes. characteristics that a normal computer equipment. It is also necessary to implement software techniques and technologies for exploiting in a better fashion the available resources. The Extended Dept of Field (EDF) method is an artificial method for obtaining a completely focalized image in the entire observation field and a topography image from an object by using a partially focalized stack of images. This research work shows the development of a High Performance Computing EDF by using a Cluster of computers and Graphic Processing Units (GPU). The implementation of the parallel algorithm obtained a higher performance and efficiency in different tests for some stack of images over a previous serial version of the method in another works. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero de Sistemas | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25176 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Método EDF | |
| dc.subject | Arquitecturas HPC | |
| dc.subject | Cluster de computadoras | |
| dc.subject | GPUs. | |
| dc.subject.keyword | Extended Depth of Field | |
| dc.subject.keyword | HPC Architectures | |
| dc.subject.keyword | Computer Cluster | |
| dc.subject.keyword | GPUs | |
| dc.title | Tratamiento de imágenes usando el método de profundidad de campo extendida (edf) en arquitecturas paralelas | |
| dc.title.english | Image treatment using extended depth of field in parallel architectures3 | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
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