Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Weingaertner, Daniel, 1976- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Lourenço, Luis Henrique Alves | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:03:43Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:03:43Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/26503 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/26503 | - |
Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Daniel Weingaertner | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 07/04/2011 | - |
Descrição: dc.description | Bibliografia: fls. 68-70 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: Aplicações de Processamento de Imagens podem exigir poder de processamento tão alto que a computação tradicional não é capaz de fornecer. Uma alternativa eficiente é a computação de Propósito Geral em Placas Gráficas (GPGPU). CUDA 'e a API da NVidia que implementa o modelo de programação em placas gráficas. Muitas aplicaces que foram reimplementadas em CUDA estão alcançando ganhos significativos de desempenho. Este trabalho tem como objetivo aproveitar o processamento paralelo das placas gráficas através do modelo de computação CUDA para proporcionar melhor desempenho ao detector de bordas Canny na biblioteca de processamento de imagens ITK. Para isso, é apresentado um estudo sobre as arquiteturas CUDA e ITK, conceitos pertinentes e as abordagens utilizadas para implementar filtros ITK para executar em placas gráficas. Além do detector de bordas Canny, foram desenvolvidos o cálculo de gradiente Sobel e a Suavização Gaussiana, assim como uma classe de configuração CUDA para o ITK. O desempenho desses filtros foram avaliados mostrando ganhos em qualquer arquitetura de placa gráfica da NVidia. Além disso, técnicas eficientes de programação foram propostas e avaliadas nas arquiteturas de placas da NVidia G80, GT200 e Fermi. | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Image Processing applications might demand a high processing power that single-core computing is not able to deliver. A cheap alternative is the General Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU). CUDA is the NVidia API implementation of the Graphics Processing Units programming model. Many applications reimplemented with CUDA are achieving significantly performance gains. This work aims to take advantage of the parallel processing capability of the GPU through CUDA computing model to provide better performance for Canny edge detection filter from ITK processing image library. To do so, we present a study on the CUDA and ITK architectures, pertinent concepts, and the approaches that have been used to implement ITK filters on GPU. Besides the Canny edge detection filter, Sobel gradient computation and Gaussian smoothing filter were implemented, as well as a CUDA configuration class for ITK. The performance of these filters was evaluated, showing a significant speedup on any NVidia GPU architecture. Furthermore, efficient programming techniques were proposed and evaluated on the NVidia Graphics architectures G80, GT200 and Fermi. | - |
Formato: dc.format | 70f. : il. [algumas color.], grafs., tabs. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Relação: dc.relation | Disponível em formato digital | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação grafica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos de computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da computação | - |
Título: dc.title | Paralelização do detector de Bordas Canny para a Biblioteca ITK utilizando Cuda | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: