Procesamiento paralelo de imágenes con filtros morfológicos
En este trabajo se presenta el diseño, implementación y análisis de filtros morfológicos para procesamiento de imágenes. Los filtros morfológicos son filtros no lineales, basan su funcionamiento en teoría de conjuntos y realizan las operaciones sobre la imagen de forma local en base a un elemento es...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2007 |
| País: | México |
| Recursos: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositório: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/2235 |
| Acesso em linha: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2235 |
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En este trabajo se presenta el diseño, implementación y análisis de filtros morfológicos para procesamiento de imágenes. Los filtros morfológicos son filtros no lineales, basan su funcionamiento en teoría de conjuntos y realizan las operaciones sobre la imagen de forma local en base a un elemento estructural. Las operaciones básicas de filtros morfológicos son la erosión y la dilatación. A partir de estas operaciones se pueden realizar otras más complejas y con ellas una gran variedad de aplicaciones como filtrado de ruido impulsivo, esqueleto morfológico, detección y localización de objetos, búsqueda de contornos y transformada top hat. Los filtros morfológicos procesar imágenes binarias. Para emplearlos en imágenes en escala de gris, se muestra el uso de la propiedad de apilamiento. Ésta consiste en descomponer una imagen en diferentes planos binarios para llevar a cabo el procesamiento con filtros morfológicos para imágenes binarias. Terminado el procesamiento binario, se emplea la misma propiedad para obtener la imagen en escala de gris filtrada. Los algoritmos discutidos se implementaron utilizando lenguaje C y la programación paralela se llevó a cabo con biblioteca de funciones basadas en MPI. Éste es un estándar de facto, bajo el paradigma de paso de mensajes que permite portabilidad de código entre diferentes sistemas paralelos, como supercomputadoras y cluster. El esquema de balanceo de cargas utilizado fue maestro-esclavo. El sistema propuesto utiliza técnicas de alto y bajo nivel de paralelización. En alto nivel se empleó segmentación de imagen de entrada, traslape y distribución de imágenes binarias. En bajo nivel se utilizó una técnica llamada nivel de instrucción, la cual hace uso de todos los bits disponibles por palabra en los registros del procesador utilizado. Se presentan resultados de experimentos en dos sistemas diferentes: en Origin2000 y en Calafia. El primero posee modelo de memoria compartida-distribuida y el segundo de memoria distribuida. Ambos sistemas pertenecen a la red de supercómputo de CICESE. Se presenta un análisis de complejidad de los distintos algoritmos implementados. También, los cálculos de desempeño de los algoritmos ejecutados en los experimentos y análisis de los mismos, en base a los resultados obtenidos se concluyó que el sistema algorítmico propuesto presenta características satisfactorias para el desarrollo de aplicaciones de filtros morfológicos con cómputo paralelo. |
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A partir de estas operaciones se pueden realizar otras más complejas y con ellas una gran variedad de aplicaciones como filtrado de ruido impulsivo, esqueleto morfológico, detección y localización de objetos, búsqueda de contornos y transformada top hat. Los filtros morfológicos procesar imágenes binarias. Para emplearlos en imágenes en escala de gris, se muestra el uso de la propiedad de apilamiento. Ésta consiste en descomponer una imagen en diferentes planos binarios para llevar a cabo el procesamiento con filtros morfológicos para imágenes binarias. Terminado el procesamiento binario, se emplea la misma propiedad para obtener la imagen en escala de gris filtrada. Los algoritmos discutidos se implementaron utilizando lenguaje C y la programación paralela se llevó a cabo con biblioteca de funciones basadas en MPI. Éste es un estándar de facto, bajo el paradigma de paso de mensajes que permite portabilidad de código entre diferentes sistemas paralelos, como supercomputadoras y cluster. El esquema de balanceo de cargas utilizado fue maestro-esclavo. El sistema propuesto utiliza técnicas de alto y bajo nivel de paralelización. En alto nivel se empleó segmentación de imagen de entrada, traslape y distribución de imágenes binarias. En bajo nivel se utilizó una técnica llamada nivel de instrucción, la cual hace uso de todos los bits disponibles por palabra en los registros del procesador utilizado. Se presentan resultados de experimentos en dos sistemas diferentes: en Origin2000 y en Calafia. El primero posee modelo de memoria compartida-distribuida y el segundo de memoria distribuida. Ambos sistemas pertenecen a la red de supercómputo de CICESE. Se presenta un análisis de complejidad de los distintos algoritmos implementados. También, los cálculos de desempeño de los algoritmos ejecutados en los experimentos y análisis de los mismos, en base a los resultados obtenidos se concluyó que el sistema algorítmico propuesto presenta características satisfactorias para el desarrollo de aplicaciones de filtros morfológicos con cómputo paralelo.In this work is presented the design, implementation and analysis of morphologic filters for image processing. The morphologic filters are nonlinear filters, base their operation on set theory and conduct the operations on the image of local form on the basis of a structural element. The basic operations of morphologic filters are erosion and dilation. From these operations more complex operations can be made and with them a great variety of applications like impulsive noise filtering, morphologic skeleton, detection and location of objects, search of contours and top hat transform. The morphologic filters process binary images. In order to use them in gray scale images, the stacking property was used. This one consists of decomposing an image in different binary planes to carry out the processing with morphologic filters for binary images. Finished the binary processing, the same property was used to recompose the filtered image in gray scale. The algorithms discussed were implemented using language C and the parallel programming was carried out with function library based on MPI. This one is a standard de facto, under the message passing paradigm that allows portability of code between different parallel systems, like supercomputers and cluster. The scheme for load balancing for the processes was master-slave. Techniques of high and low level of parallel programming were used. In high level was used segmentation of image, overlapping and distribution of binary images. In low level, a technique called instruction level was used, which makes use of all the bits available in a word in the in Origin2000 and Calafia. The first system has shared-distributed model memory and the second distributed memory model. Both systems belong to the network of supercomputing of CICESE. An analysis of complexity of the different implemented algorithms is shown. Calculations of performance of the algorithms executed in the experiments and analysis of such were made. On the basis of the obtained results we concluded that the proposed algorithmic system presents satisfactory characteristics for the development of applications of morphologic filters with parallel computing.CICESEAndrey ChernykhVitaly Kober2007info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2235reponame:Repositorio Institucional CICESEinstname:Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenadainstacron:CICESEspacitation:Quezada Piña, A. A.2007.Procesamiento paralelo de imágenes con filtros morfológicos.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.78 p.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/22352024-08-28T03:49:57Z |
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