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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Paralelizao de algoritmo de processamento de imagens digitais
Autor(es): Henrique Yoshikazu Shishido
Palavras-chave [PT]:

Paralelizao. Algoritmo. Imagem digital. Sensoriamento remoto. Filtragem digital. Convoluo. Bibliotecas de paralelizao. MPI e HLRC. Arquitetura paralela. Cluster. Memria distribuda. Processamento de imagem digital. Computao paralela. Memria compartilhada e distribuda. Processamento paralelo. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Parallel Processing. Cluster. MPI. HLRC. Image Processing. Convolution. Brazil.
rea de concentrao: Cincia da Computao
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Ronaldo Augusto de Lara Gonalves [Orientador] - DIN/UEM
Anderson Faustino da Silva - UEM
Alan Salvany Felinto - UEL
Resumo:
Resumo: Esta dissertao discute aspectos inerentes paralelizao de aplicaes seqenciais empregados para reduzir o tempo de execuo de experimentos e simulaes cientficas. Muitas dessas aplicaes foram escritas em linguagens como FORTRAN e C, em uma poca que no existia as facilidades de software e hardware como as que temos atualmente. Uma grande parcela dessas aplicaes demanda um tempo de execuo relativamente longo. As mais diversas reas das cincias podem tirar vantagens da paralelizao e execuo de suas aplicaes de interesse em um cluster de computadores, que pode ser adquirido por um custo relativamente baixo se comparado aos supercomputadores. possvel processar um volume maior de dados e executar um nmero maior de tarefas que, anteriormente, eram inviveis devido ao custo computacional envolvido. Nesse contexto se insere o presente trabalho, que tem como objetivo principal a proposio e avaliao de 2 modelos de paralelizao sobre os modelos MPI e HLRC, de um algoritmo seqencial de processamento de imagem aplicado a imagens geogrficas. Tal algoritmo utiliza uma convoluo especfica de pixels para realar bordas e padres de textura, permitindo analisar o ndice de fragmentao de imagem. A execuo da verso seqencial em C do algoritmo de convoluo sobre uma nica imagem pode consumir at 25 minutos de processamento com 15 pixels em uma imagem de 8460x9530 pixels, entretanto, imagens maiores compostas por dezenas destas podem levar dias. Os modelos de paralelizao propostos so baseados na metodologia PCAM. A partir dos modelos propostos, 4 verses paralelas foram implementadas, as quais foram executadas em um tempo de execuo menor em aproximadamente 73,9%, 85,5%, 86% e 92,2% do que a verso seqencial do algoritmo.

Abstract: This dissertation discuss the related issues of the parallelization of sequencial applications parallelization used to reduce the runtime of experiments and scientific simulations. Much this applications has been written on FORTRAN or C languages, in a period which has not the software and hardware facilities that we have in the present. A large slice of this applications requires a long runtime. The various ciencitifc areas can take the advantages of the parallelization and execution of this algorithms on a cluster, that can be acquired for a low cost than supercomputers. It's possible to process a larger data and execute more tasks that, previously, was impracticable in a unique execution because the computacional cost. In this context it self insert in this present work, that has the main objective the purpose and parallelization of 2 parallel models on MPI and HLRC platforms, of a image processing algorithm applied to geographic images for analysis of the fragmentation index. That algorithm uses the convolution technique to enhance the borders and texture standards allowing analyse the fragmentation index of image. The execution of sequencial version of the convolution algorithm on a unique image can takes up to 25 minutes of processing, however, a set of larger images can be take a lot days. The purposed parallel models are based on PCAM methodology. From this purposed models, 4 parallel versions were developed, that were executed in a less execution time in about 73,9%, 85,5%, 86% e 92,2% than the sequencial algorithm version.
Data da defesa: 30/07/2010
Cdigo: vtls000180700
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2010
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Ronaldo Augusto de Lara Gonalves
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Departamento de Informtica
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: dissertacao.PDF
Tamanho: 1948 Kb (1994572 bytes)
Criado: 19-10-2010 10:45
Atualizado: 19-10-2010 10:56
Visitas: 1183
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