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

196 Pages·2013·14.13 MB·Spanish

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.