| Título: | Registro de imágenes utilizando hardware gráfico |
| Autores: | Canet Salazar, Luis Rafael ; González Alberquilla, Rodrigo ; Puente González, Salvador de la |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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| Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática: Sistemas expertos , Tipo = Trabajo de curso |
| Resumen: |
En este proyecto, estudiamos el registro de imágenes sobre hardware gráo. Con esta técnica nos referimos a encontrar una transformación que haga posible el solapamiento entre dos imágenes. En el Capítulo 1 realizaremos una breve introducción acerca del registro de imágenes, explicando en qué consiste y cuáles son sus aplicaciones, y discutiremos diferentes estrategias para llevarlo a cabo. A continuación, describiremos el algoritmo del que partimos para realizar el registro, basándonos en el trabajo de I. De Falco et al.. [FMS+07] y aportando nuestras propias mejoras y optimizaciones. Hablaremos también de su implementación y analizaremos el rendimiento en CPU. A la vista de los resultado, propondremos una nueva plataforma de ejecución, la GPU, y detallaremos su estructura interna. Seguidamente, estableceremos las bases del Modelo de Procesamiento de Flujos y trasladaremos el algoritmo de registro a este modelo. Para finalizar, comprobaremos gráficamente los resultados obtenidos tanto en CPU como en GPU, observando una mejora importante en el rendimiento del algoritmo. [ABSTRACT] In this project, we study the image regoistration on graphical hardware. This task consists in finding a suitable transformation to match two images. In Chapter 1 we introduce image registration, explaining how it works and its applications, and showing different approaches to the solution. After, we describe the algorithm based on the work of I. De Falco et al. [FMS+07, adding our own improvements and optimizations. We write about its implementation and its CPU performance. With these results in mind, we introduce a new framework and its behavior, the GPU. Then, we make another approach to the image registration algorithm, following the guidelines of the Stream-Processing Model. In the end, we examine the results between both models, showing how promising is the GPU approach. |
| En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/9039/1/memoria.pdf |
Ejemplares
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| ningún ejemplar |
