Tratamiento de imágenes usando el método de profundidad de campo extendida (edf) en arquitecturas paralelas (2011)
Existen diferentes problemas que debido a su grado de complejidad generan un volumen de datos que requieren una capacidad de computo elevada para su procesamiento, por lo tanto, estos datos no pueden ser tratados en un equipo de cómputo convencional en un intervalo de tiempo aceptable. Un ejemplo de ello, es el tratamiento de imágenes de alta resolución en donde una imagen individual puede contener más de 5 millones de pixeles, es decir, que un apilado de imágenes puede generar un volumen de datos en orden de Gigabytes, incluso de Terabytes. En este tipo de problemas, no es suficiente emplear equipos de cómputo que posean mejores características hardware que las que posee un equipo de cómputo convencional. Es necesario emplear técnicas y tecnologías que permitan aprovechar de mejor manera los recursos con los que se cuenta. En la actualidad existen diferentes métodos mediante los cuales se realiza tratamiento de imágenes. El método de Profundidad de Campo Extendida EDF, es un método artificial que permite obtener una imagen focalizada en todo el campo de observación y una imagen de topografía de un objeto a partir de un apilado de imágenes focalizadas en diferentes planos. En el presente trabajo de investigación se desarrolló un algoritmo que permite hacer una implementación del método EDF en arquitecturas de alto rendimiento computacional HPC, como cluster de computadoras y unidades de procesamiento grafico GPUs. La implementación del algoritmo en paralelo permitió obtener un mejor rendimiento respecto al tiempo de procesamiento de un apilado de imágenes, en comparación con la implementación serial empleada en investigaciones anteriores. 1