Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore

Abstract

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