En esta tesis se aborda la eliminaci'on de ruido impulsivo, gaussiano y
speckle en im'agenes a color y en escala de gises. Como caso particular
se puede mencionar la eliminaci'on de ruido en im'agenes m'edicas.
Algunos m'etodos de filtrado son costosos computacionalmente y m'as
a'un, si las im'agenes son de gran tama¿no. 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 procesadores
multicore y GPUs con procesadores manycore.En las implementaciones
paralelas en CUDA, se configuran algunas caracter'¿sticas
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 eval'ua la calidad despu'es de realizar el proceso de filtrado.
El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelizaci'on de
los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la
imagen filtrada, primero se detectan los p'¿xeles corruptos y luego son
filtrados solo los p'¿xeles que se han detectado como corruptos. Por lo
que respecta a la eliminaci'on de ruido gaussiano y speckle, el an'alisis
del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso.
Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uniforme
en las im'agenes, y sus implementaciones secuenciales y paralelas
se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecuci'on (speedup)
y eficiencia en tres equipos de c'omputo de altas prestaciones. Los resultados
han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen
considerablemente los tiempos de ejecuci'on secuenciales.
Finalmente, en esta tesis se propone un m'etodo para reducir eficientemente
el ruido en las im'agenes sin tener informaci'on inicial del tipo
de ruido contenido en ellas.
I / Sánchez Cervantes, MG. (2013). Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28854 / TESIS
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/28854 |
| Date | 15 May 2013 |
| Creators | Sánchez Cervantes, María Guadalupe |
| Contributors | Bataller Mascarell, Jordi, Vidal Gimeno, Vicente Emilio, Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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