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Título: SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS EM GPUS: UMA ABORDAGEM PARALELA PARA CRESCIMENTO DE REGIÕES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): PATRICK NIGRI HAPP

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
CRISTIANA BENTES - Coorientador
Número do Conteúdo: 21699
Catalogação:  21/06/2013 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21699@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21699@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21699

Resumo:
Ultimamente, sensores orbitais de alta resolução espacial estão fornecendo uma quantidade crescente de dados sobre a superfície da Terra. A análise destes dados implica em uma alta carga computacional, que tem motivado pesquisas envolvendo hardwares e softwares mais eficientes para estas aplicações. Neste contexto, uma questão importante reside na segmentação de imagens que envolve longos tempos de processamento e é etapa fundamental na análise de imagens baseada em objetos. Os avanços recentes das modernas unidades de processamento gráfico ou GPUs abriram a possibilidade de se explorar a capacidade de processamento paralelo para melhorar o desempenho da segmentação. Este trabalho apresenta uma versão paralela do algoritmo de segmentação multicritério, introduzido originalmente por Baatz e Schappe (2000), concebido para ser executado por GPUs. A arquitetura do hardware subjacente consiste em um sistema massivamente paralelo com múltiplos elementos processadores projetado especialmente para o processamento de imagens. O algoritmo paralelo é baseado no processamento de cada pixel em uma diferente linha de controle (thread) de modo a aproveitar a capacidade paralela da GPU. Esta dissertação também sugere alterações no cálculo de heterogeneidade do algoritmo, o que aumenta o desempenho computacional da segmentação. Os experimentos com o algoritmo paralelo proposto apresentaram uma aceleração maior do que 7 em relação à versão sequencial.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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