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...
| Autor Principal: | Cárdenas Velasco, Daniel David |
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| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/15623 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
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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