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Estratégias de computação paralela para a restauração de imagens com o funcional de regularização de Tikhonov / Parallel computing strategies for the restoration of functional images with the Tikhonov regularization

A Microscopia de Força Atômica é uma técnica que permite a aquisição de imagens em escalas nanométricas da superfície de quase todo tipo de material. Nessa escala, porém, as imagens podem apresentar uma relação sinal/ruído pobre, causado por efeitos degenerativos em sua qualidade. Para recuperar essas imagens ou minimizar os efeitos da degradação, técnicas de restauração de imagens são empregadas. Nas últimas décadas, diversas técnicas têm sido desenvolvidas e aplicadas com essa
finalidade. Dentre elas, uma técnica de restauração, descrita aqui nesta tese, baseada na minimização de um funcional de Tikhonov com termos de regularização a um parâmetro, tem
sido usada há alguns anos com resultados bastante satisfatórios no tratamento de imagens obtidas com o Microscópio de Força Atômica. O uso dessa técnica, entretanto, exige um grande esforço computacional que resulta em um tempo de execução elevado quando o programa que implementa o algoritmo de restauração é processado serialmente. Além disso, à medida que os equipamentos eletrônicos aumentam as suas capacidades, as imagens obtidas por esses equipamentos aumentam de resolução, assim como o esforço computacional e o tempo gasto para analisá-las e restaurálas. Assim, com o passar do tempo, o aumento da velocidade de processamento e do desempenho do programa de restauração tem-se tornado um problema cada vez mais crítico.
Com o intuito de obter uma velocidade maior de processamento, nesta tese é descrita uma estratégia de implementação do algoritmo de restauração que faz uso de técnicas de
computação paralela para se desenvolver uma nova versão paralela do programa de restauração. Os resultados obtidos com essa nova versão do programa mostram que a estratégia
paralela adotada reduziu os tempos de execução e produziu bons desempenhos computacionais quando comparado com outras implementações feitas do mesmo algoritmo. Além disso, a nova estratégia apresenta níveis de desempenho maiores à medida que as resoluções das imagens restauradas aumentam, possibilitando a restauração de imagens maiores num tempo proporcionalmente mais curto.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:BDTD_UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:685
Date26 October 2009
CreatorsDalmo Stutz
ContributorsAntônio José da Silva Neto, Ricardo Cordeiro de Farias, Geraldo Antônio Guerrera Cidade, Roberto Aizik Tenenbaum, Cristiana Barbosa Bentes, Luiz Marcos Garcia Gonçalves
PublisherUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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