Point spread function estimation of solar surface images with a cooperative particle swarm optmization on GPUS

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorWeingaertner, Daniel-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática-
Autor(es): dc.creatorPerroni, Peter Frank-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:38:49Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:38:49Z-
Data de envio: dc.date.issued2013-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2013-05-23-
Data de envio: dc.date.issued2013-05-23-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/30081-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/30081-
Descrição: dc.descriptionResumo: Apresentamos um método para a estimativa da função de espalhamento pontual (PSF) de imagens de superfície solar obtidas por telescópios terrestres e corrompidas pela atmosfera. A estimativa e feita obtendo-se a fase da frente de onda usando um conjunto de imagens de curta exposto, a reconstrucão de granulado optico do objeto observado e um modelo PSF parametrizado por polinómios de Zernikes. Estimativas da fase da frente de onda e do PSF sao computados atraves da minimizacao de uma funcao de erro com um metodo de otimizacão cooperativa por nuvens de partículas (CPSO), implementados em OpenCL para tirar vantagem do ambiente altamente paralelo Um metodo de calibracao e apresentado para ajustar os parâmetros do que as unidade de processamento gráfico (GPU) provem. algoritmo para resultados de baixo custo, resultando em solidas estimativas tanto para imagens de baixa frequencia quanto para imagens de alta frequencia. Os resultados mostram que o metodo apresentado possui râpida convergencia e e robusto a degradacao causada por ruídos. Experimentos executados em uma placa NVidia Tesla C2050 computaram 100 PSFs com 50 polinómios de Zernike em " 36 minutos. Ao aumentar-se o námero de coeficientes de Zernike dez vezes, de 50 para 500, o tempo de execucão aumentou somente 17%, o que demonstra que o algoritmo proposto e pouco afetado pelo numero de Zernikes utilizado.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmos - Inteligencia artificial - Particulas-
Palavras-chave: dc.subjectImagens digitais-
Palavras-chave: dc.subjectLuz - Espalhamento-
Título: dc.titlePoint spread function estimation of solar surface images with a cooperative particle swarm optmization on GPUS-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.