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Departamento de Sistemas Informáticos y Computación Algoritmos de Detección y Filtrado de ... PDF

196 Pages·2013·14.13 MB·Spanish
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Departamento de Sistemas Informa´ticos y Computaci´on Algoritmos de Deteccio´n y Filtrado de Im´agenes para Arquitecturas Multicore y Manycore Trabajo de Tesis Doctoral Presentado por Mar´ıa Guadalupe Sa´nchez Cervantes Dirigido por Dr. Vicente Vidal Gimeno y Dr. Jordi Bataller Mascarell Valencia, Abril de 2013 Resumen En esta tesis se aborda la eliminacio´n de ruido impulsivo, gaussiano y speckle en ima´genes a color y en escala de grises. Como caso particular se puede mencionar la eliminacio´n de ruido en ima´genes m´edicas. Algunos m´etodos de filtrado son costosos computacionalmente y m´as au´n, si las im´agenes son de gran taman˜o. Con el fin de reducir el coste computacional de dichos m´etodos, en esta tesis se utiliza hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU con pro- cesadores multicore y GPUs con procesadores manycore.En las imple- mentaciones paralelas en CUDA, se configuran algunas caracter´ısticas con la finalidad de optimizar el procesamiento de la aplicaci´on en las GPUs. Esta tesis estudia por un lado, el rendimiento computacional obtenido en el proceso de eliminaci´on de ruido impulsivo y uniforme. Por otro lado, se evalu´a la calidad despu´es de realizar el proceso de filtrado. El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelizacio´n de los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la imagen filtrada, primero se detectan los p´ıxeles corruptos y luego se filtran u´nicamente los p´ıxeles que se han detectado como corruptos. Por lo que respecta a la eliminacio´n de ruido gaussiano y speckle, el ana´lisis del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso. Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uni- formeenlasima´genes,ysusimplementacionessecuencialesyparalelas se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecucio´n (speedup) y eficiencia en tres equipos de c´omputo de altas prestaciones. Los re- sultados han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen considerablemente los tiempos de ejecucio´n secuenciales. Finalmente, en esta tesis se propone un m´etodo para reducir eficien- temente el ruido en las ima´genes sin tener informacio´n inicial del tipo de ruido contenido en ellas. Abstract This thesis focuses on the removal of impulse noise, Gaussian and speckle in color images and grayscale. As a particular case we can mention the elimination of noise in medical images. Some filtering methods are computationally expensive and even more so, if the images are large. In order to reduce the computational cost of such methods, in this thesis we use hardware that supports parallel processing such as CPU cores with multicore processors and GPUs with manycore processor, In CUDA parallel implementations, some features are set in order to optimize the application processing on GPUs. This thesis studies on one side the computational efficiency obtai- ned by the process of elimination of impulsive and uniform noise. On the other side the quality is evaluated after performing the filtering process. The computational performance is obtained with the para- llelization of the algorithms in CPU and/or GPU. In order to obtain good quality in the filtering image, first the corrupted pixels are de- tected and then only the corrupted pixels that have been detected as corrupted are filtered. From which concerns to the removing of the Gaussiano and Speckle noise the analysis of the nonlinear diffusive filter has proved to be effective in this case. The algorithms used to eliminate impulsive noise and uniform images, and their sequential and parallel implementations have been evaluated experimentally runtime (speedup) and efficiency in three computers of high performance computing. The results have shown that the parallel implementations considerably reduce the execution times regarding sequential implementations. Finally, in this thesis we propose a method to efficiently reduce noise in images without initial information on the type of noise contained in them. Resum En esta tesi s’aborda l’eliminacio´ de soroll impulsiu, gaussiano i spec- kle en imatges a color i en escala de grisos. Com a cas particular es pot mencionar l’eliminaci´o de soroll en imatges m`ediques. Alguns m`etodes de filtrat s´on costosos computacionalment i m´es encara, si les imatges s´on de grans mides. A fi de reduir el cost computacio- nal dels dits m`etodes, en esta tesi s’utilitza hardware que suporta processament paral·lel, com ho so´n els cores CPU amb processadors multicore i GPUs amb processadors manycore. En les implementa- cions paral·leles en CUDA, es configuren algunes caracter´ıstiques amb la finalitat d’optimitzar el processament de l’aplicacio´ en les GPUs. Esta tesi estudia d’una banda, el rendiment computacional obtingut en el proc´es d’eliminaci´o de soroll impulsiu i uniforme. D’altra ban- da, s’avalua la qualitat despr´es de realitzar el proc´es de filtrat. El rendiment computacional s’ha obtingut amb la paralelizaci´on dels al- goritmes en CPU y/o GPU. Per a obtindre bona qualitat en la imatge filtrada, primer es detecten els p´ıxels corruptes i despr´es so´n filtrats nom´es els p´ıxels que s’han detectat com a corruptes. Pel que fa a l’eliminacio´ de soroll gaussiano i speckle, l’ana`lisi del filtre difusiu no lineal ha demostrat ser efica¸c per a este cas. Els algoritmes que s’utilitzen per a eliminar el soroll impulsiu i unifor- me en les imatges, i les seues implementacions sequ¨encials i paral·leles s’han avaluat experimentalment en temps d’execucio´ (speedup) i efi- ci`encia en tres equips de co`mput d’altes prestacions. Els resultats han mostrat que les implementacions paral·leles disminu¨ıxen considerable- ment els temps d’execuci´o sequ¨encials. Finalment, en esta tesi es pro- posa un m`etode per a reduir eficientment el soroll en les imatges sense tindre informacio´ inicial del tipus de soroll contingut en elles. Dedicado con todo mi amor y gratitud a mis papa´s, Aldegundo S´anchez y Mar´ıa de la Luz Cervantes A mis hermanas, Luz, Lilia y Mary. En memoria de mis abuelitos y t´ıos. Al ITCG. Agradezco principalmente a Dios y a la virgen de Guadalupe por estar siempre a mi lado, por todo cuanto soy y tengo. Con mi m´as sincero reconocimiento y agradecimiento al Dr. Vicente Vidal Gimeno por su calidad humana y profesional de la que en estos an˜os he tenido la oportunidad de conocer. Gracias por su total apoyo e infinita paciencia durante todo este tiempo de preparacio´n para ob- tener el grado. Agradezco al Dr. Jordi Bataller Mascarell su apoyo permanente en la realizacio´n de esta tesis. Al Dr. Gumersindo Verdu´ y al Dr. Josep Arnal por su amistad y por permitirme utilizar equipo informa´tico para la conclusi´on de mi tesis. A la UPV y al DSIC por darme la oportunidad de crecer a nivel pro- fesional. A la DGEST en M´exico a trav´es del programa PROMEP por los apo- yos econ´omicos recibidos durante la realizaci´on de esta tesis doctoral. Al Dr. Guillermo de Anda, al Ing. Roberto Gudin˜o Venegas, as´ı como todos los compan˜eros profesores por creer en m´ı. Gracias a mis familiares, a todos mis amigos de M´exico y Espan˜a, que con sus palabras de aliento y apoyo me han ayudado a concluir esta etapa de mi vida.

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7.3. a) Densidad (D) = 0.10 para ruido ”sal y pimienta”, y con varianza 2012). Aunque OpenCL es el lenguaje de programación en GPGPU. 35
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