Cudalicious : mejorando el rendimiento de los algoritmos de filtrado en imágenes n-dimensionales
En el filtrado de imágenes n-dimensionales se utilizan herramientas de filtrado convencionales ya que son confiables y generalmente fáciles de usar. Sin embargo, estas herramientas se han vuelto lentas a medida que las imágenes n-dimensionales han crecido en tamaño como en complejidad, incluso en el...
- Autores:
-
Cárdenas Velasco, Daniel David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/15623
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/15623
- Palabra clave:
- Tarjeta gráfica
Computación paralela
Nividia CUDA
Filtrado
Graphics processing unit
Parallel computing
Nividia CUDA
Filtering
Imágenes tridimensionales
Sistemas de filtrado de información
Algoritmos (Computadores)
Ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | En el filtrado de imágenes n-dimensionales se utilizan herramientas de filtrado convencionales ya que son confiables y generalmente fáciles de usar. Sin embargo, estas herramientas se han vuelto lentas a medida que las imágenes n-dimensionales han crecido en tamaño como en complejidad, incluso en el hadware más nuevo. Este proyecto propone una nueva forma de atacar el proceso de filtrado, utilizando GPU's en vez de CPU's y específicamente utilizando la plataforma CUDA de Nividia ; esto es con el fin de determinar si hay o no posibilidades de incrementar el rendimiento de los procesos actuales de filtrado al utilizar este tipo de hardware. |
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