Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Barrios Hernández, Carlos JaimeArguello Castellanos, JeissonHernández Padilla, Willmer Fabian2024-03-0320152024-03-0320152015https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32600En la actualidad existe una técnica para la presentación de estereogramas, en el cual la información completa, para los dos ojos, está contenida en una sola imagen. Estas imágenes son conocidas n ser de dos tipos: Texturas o puntos aleatorios, tales imágenes pueden contener una amplia variedad de formas de profundidad con algunas limitaciones en cuanto al color o textura del objeto al momento de visualizar el patrón. Estas imágenes se generan en múltiples planos, delante o detrás del plano físico, y a su vez puede ser diseñado para avanzar de forma progresiva través de distintos planos. Para poder percibir formas 3D en los autoestereogramas, hay que superar la coordinación normal, entre el enfoque y la convergencia de la visión humana. Lo cual dará una percepción de profundidad que consiste en la estereopsis.Los autoestereogramas sirven como metodo de encriptación de mensajes y puede incursionarse en campos de visualización en tres dimensiones. Por lo tanto, se propone implementar y analizar un método de generación de autoestereogramas de puntos aleatorios (SIRDS) en arquitecturas de desarrollo unificado a fin de identificar la viabilidad de su implementación disminuyendo el tiempo de procesamiento en la generación del autoestereograma. Llevando a cabo los diseños y pruebas en el supercomputador GUANE con tarjetas gráficas NVIDIA Fermi Tesla M2075 y un computador portátil ASUS core i7 con una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GT 630M.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/AutoestereogramasSirdsCudaProgramación ParaleloArquitecturas Escalables.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAutostereogramsSirdsCudaParallel ProgrammingScalable Architecture.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)