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https://hdl.handle.net/10216/63484
Autor(es): | Carlos A. S. J. Gulo Henrique F. de Arruda Antonio C. Sementille Alex F. de Araujo João Manuel R. S.Tavares |
Título: | Método de suavização de imagem baseado num modelo variacional paralelizado em arquitetura CUDA |
Data de publicação: | 2012 |
Descrição: | O aumento constante da velocidade de cálculo dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associado ao aumento dos recursos computacionais, tem-se presenciado um aumento no emprego de técnicas de computação paralela, no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento das arquiteturas multiprocessador. No entanto, o custo financeiro para aquisição de hardware para computação paralela não é baixo, implicando assim aa busca de alternativas. A arquitetura GPGPU (General Purpose Computing on Graphics Processing Unit), torna-se uma opção de baixo custo sem comprometer o poder de processamento necessário. Neste trabalho, esta arquitetura é empregada na paralelização de um método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, aplicado em sequências de imagens de ultra-sonografia. Os resultados obtidos são promissores, permitindo um ganho de tempo computacional considerável. |
Assunto: | Ciências Tecnológicas, Outras ciências da engenharia e tecnologias Technological sciences, Other engineering and technologies |
Áreas do conhecimento: | Ciências da engenharia e tecnologias::Outras ciências da engenharia e tecnologias Engineering and technology::Other engineering and technologies |
URI: | https://hdl.handle.net/10216/63484 |
Fonte: | CSBC 2012 - XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação |
Tipo de Documento: | Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional |
Condições de Acesso: | openAccess |
Licença: | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
Aparece nas coleções: | FEUP - Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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