Banca de DEFESA: LEANDRO FIGUEIREDO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEANDRO FIGUEIREDO
DATA: 18/07/2014
HORA: 14:00
LOCAL: RNP
TÍTULO: Arquitetura Paralela em CUDA para Implementação do Algoritmo Non Local Means (NLM)
PALAVRAS-CHAVES: CUDA, Filtragem, NLM, GPU
PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Arquitetura de Sistemas de Computação
RESUMO: A área de processamento de imagens digitais está evoluindo continuamente e, embora as áreas de aplicações sejam diversas, os problemas encontrados comumente convergem para os métodos capazes de melhorar a informação visual para a análise e interpretação. Uma das principais limitações correlatas com precisão de imagens é o ruído, ou perturbações na imagem. O método Non-Local Means (NLM) apresentado por Buades, Coll e Morel (2004) destaca-se como o método mais eficiente para filtragem de ruído. Apesar de possuir resultados de filtragem que se sobressaem em relação aos demais disponíveis na literatura, sua complexidade computacional é um empecilho para torná-lo prático em aplicações computacionais de uso geral, especialmente as de tempo real. Atualmente há na literatura científica diversos trabalhos visando a otimização do NLM, porém muitos sem ganhos consideráveis para facilitar o uso, o estudo e o aperfeiçoamento do método. Este trabalho apresenta novas propostas para reduzir a complexidade computacional do algoritmo alinhado com uma implementação otimizada em hardware densamente paralelo, onde se destacam as placas gráficas - ou GPU's - que possuem desempenho superior aos processadores de uso geral para dados vetoriais. Os resultados obtidos das propostas alcançaram um tempo de execução de 16.000 a 360.000 vezes mais rápido e com filtragem mais eficaz que o NLM original.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 337324 - JOSE ANTONIO GOMES DE LIMA
Interno - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Externo à Instituição - ELMAR UWE KURT MELCHER