Show simple item record

dc.contributor.advisorGordillo Moscoso, José Luises
dc.creatorDíaz Barriga Montas, Lucina Anaen
dc.date.accessioned2015-08-17T11:23:34Zen
dc.date.available2015-08-17T11:23:34Zen
dc.date.issued1905-06-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/572204en
dc.description.abstractEl Procesamiento de Imágenes implica aplicar funciones (u operaciones) sobre imágenes para obtener sus transformaciones. Este proceso requiere de muchos recursos de cómputo, principalmente de tiempo y espacio. Por ello, el repartir el proceso en una máquina paralela de memoria distribuida se pretende reducir el tiempo de ejecución y el excesivo acceso a memoria. Este documento presenta las dos técnicas de descomposición para el procesamiento paralelo de imágenes. La descomposición por función y por datos son aplicadas a través de la Máquina Paralela de Visión (MPV) implementada en una arquitectura de memoria distribuida. La MPV realiza funciones específicas sobre una imagen usando un determinado nÚmero de PEs (Elementos de Procesamiento), el cual depende del nÚmero de partes en que se dividió la imagen y de las funciones en que se distribuyó el algoritmo. Para comparar estas dos técnicas se efectÚo la extracción de contornos de una imagen en la MPV. Los experimentos realizados y la comparación de los resultados obtenidos contra los estimados con el modelo de costos son mostrados. Al analizar los resultados se comprobó que utilizar ambas técnicas de descomposición sí reduce el tiempo de ejecución.
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0*
dc.subject.classificationArea::INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::CONVERTIDORES ANALÓGICO-DIGITALESes_MX
dc.titleProcesamiento paralelo de imágenes aplicando una técnica de descomposición por función y por datoses
dc.typeTesis de maestría
thesis.degree.levelMaestra en Ciencias, especialidad en: Sistemas Computacionaleses
dc.contributor.committeememberGarza Salazar, David A.es
dc.contributor.committeememberMartínez Garza, Jaimees
thesis.degree.disciplineElectrónica, Computación, Información y Comunicacioneses
dc.subject.keywordProcesamiento paraleloes
dc.subject.keywordDescomposición por funciónes
dc.subject.keywordDescomposición por Datoses
dc.subject.keywordSistemas Computacionaleses
thesis.degree.programCampus Monterreyes
dc.subject.disciplineIngeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciencesen
refterms.dateFOA2018-03-19T16:47:32Z
refterms.dateFOA2018-03-19T16:47:32Z
html.description.abstractEl Procesamiento de Imágenes implica aplicar funciones (u operaciones) sobre imágenes para obtener sus transformaciones. Este proceso requiere de muchos recursos de cómputo, principalmente de tiempo y espacio. Por ello, el repartir el proceso en una máquina paralela de memoria distribuida se pretende reducir el tiempo de ejecución y el excesivo acceso a memoria. Este documento presenta las dos técnicas de descomposición para el procesamiento paralelo de imágenes. La descomposición por función y por datos son aplicadas a través de la Máquina Paralela de Visión (MPV) implementada en una arquitectura de memoria distribuida. La MPV realiza funciones específicas sobre una imagen usando un determinado nÚmero de PEs (Elementos de Procesamiento), el cual depende del nÚmero de partes en que se dividió la imagen y de las funciones en que se distribuyó el algoritmo. Para comparar estas dos técnicas se efectÚo la extracción de contornos de una imagen en la MPV. Los experimentos realizados y la comparación de los resultados obtenidos contra los estimados con el modelo de costos son mostrados. Al analizar los resultados se comprobó que utilizar ambas técnicas de descomposición sí reduce el tiempo de ejecución.
dc.identificatorCampo||7||33||3304||330402


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess