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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4661
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.contributor | SERGIO EDUARDO LEDESMA OROZCO | es_MX |
dc.creator | YAIR ALEJANDRO ANDRADE AMBRIZ | es_MX |
dc.date.accessioned | 2021-04-26T15:46:00Z | - |
dc.date.available | 2021-04-26T15:46:00Z | - |
dc.date.issued | 2019-09 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4661 | - |
dc.description.abstract | En la actualidad se tiene un gran avance en la construcción de procesadores con un gran número de núcleos, esto conlleva a tener más recursos computacionales a utilizar. De igual manera se tiene en cuenta que el procesamiento de imágenes digitales está en un punto importante de su desarrollo, ya que se utiliza en un gran número de áreas como puede ser en imágenes médicas para la detección de cáncer, en visión computacional para procesos industriales, entre otros. Este avance en los dos campos está siendo ganado por el hardware, lo que lleva a un desperdicio de recursos. La mayoría de los algoritmos para procesar imágenes digitales usan una arquitectura secuencial, por lo cual no se está exigiendo al máximo a los procesadores. Para evitar este desperdicio, se plantea el procesamiento en paralelo. Este paradigma de programación propone ventajas, como lo es, reducir el tiempo de cómputo usando todo el hardware disponible, obteniendo muy poco o casi un nulo desperdicio de recursos computacionales. El presente trabajo tiene como objetivo diseñar e implementar algoritmos de bajo nivel para optimizar el procesamiento de una convolución de dos dimensiones, esto con la finalidad de reducir el tiempo de cómputo utilizado por los algoritmos para poder obtener resultados en la menor cantidad de tiempo posible. Se proponen cuatro métodos de estudio usando multihilos, cada método se implementa de forma única y se comparan los tiempos de cómputo de cada uno para conocer que método es el que mejor desempeño obtiene. De igual manera se compara el tiempo de cómputo usado por los casos de estudio propuestos con frameworks generales, para tener una métrica real de la librería implementada con librerías ya estandarizadas como OpenCL y OpenMP. Para realizar la labor descrita anteriormente, se propuso la implementación de diversas clases usando el lenguaje de programación C++, encapsulando las llamadas a sistema y otorgando una capa de alto nivel para un fácil uso posterior de la librería. Es importante recalcar que actualmente la mayoría de lenguajes de programación soportan multihilos, como pueden ser Java, C#, Python, entre otros. | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.subject.classification | CIS- Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales) | - |
dc.title | Extracción de Características en Imágenes Digitales Usando Programación en Paralelo | es_MX |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
dc.creator.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/846226 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/3304 | - |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/33 | - |
dc.subject.keywords | Imagen digital | es_MX |
dc.subject.keywords | Extracción de características | es_MX |
dc.subject.keywords | Programación en paralelo | es_MX |
dc.subject.keywords | C++ | es_MX |
dc.contributor.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/123351 | es_MX |
dc.contributor.role | director | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
dc.contributor.one | DORA LUZ ALMANZA OJEDA | es_MX |
dc.contributor.idone | info:eu-repo/dai/mx/cvu/50006 | es_MX |
dc.contributor.roleone | director | es_MX |
dc.description.abstractEnglish | Currently there is a great advance in the construction of processors with many cores, this leads to having more computational resources to use. Similarly, it is considered that digital image processing is at an important point in its development, since it is used in many are as such as medical images for the detection of cancer, in computational vision for industrial processes, among others. This advance in the two fields is being won by the hardware, which leads to a waste of resources. Most of the algorithms for processing digital images use a sequential architecture, which is why the processors are not being demanded to the maximum. To avoid this waste, parallel processing is considered. This paradigm of programming proposes advantages, such as reducing computation time using all the available hardware, obtaining very little or almost no waste of computational resources. The objective of this work is to design and implement low-level algorithms to optimize the processing of a two-dimensional convolution, this in order to reduce the computation time used by the algorithms to reach a response in the least amount of time possible. Four case studies are proposed using multithreading, in each case they are implemented in a unique way and the computation times are compared to know which case is the one that obtains the best performance. In the same way, the computation time used by the proposed case studies is compared with general frameworks, in order to have a real metric of the library implemented with standardized libraries like OpenCL and OpenMP. | - |
Appears in Collections: | Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales) |
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YAIR ALEJANDRO ANDRADE AMBRIZ_Tesis.pdf | 3.49 MB | Adobe PDF | View/Open |
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