Refinamiento progresivo y mejoramiento de imágenes y videos con técnicas de computación paralela

Abstract

El área de visión computacional permite mejorar imágenes, utilizando la técnica de paralelización del proceso de computo, usando las ventajas de la unidad de procesamiento grafico presente en las modernas tarjetas gráficas, desde la Intel HD Graphics, hasta la poderosa NVidia GTX 1080 con sus 2560 procesadores que permitirán calcular cualquier rutina compleja, si este tiene un esquema correctamente adaptado para este tipo de computo, es por esta razón que el objetivo fue: Desarrollar un software basado en técnicas de paralelización mediante el GPU para la mejora y modificación de imágenes. El diseño de investigación se enmarca dentro del diseño descriptivo, la muestra estuvo constituida por 20 imágenes de distintos formatos. La metodología utilizada fue la Metodología de desarrollo Scrum, con las siguientes fases: el proceso de identificación del problema, lenguaje de Modelamiento Unificado UML y finalmente para la etapa de las pruebas, los resultados fueron: 1) Para la segmentación de los frames se ha hecho uso del software externo que obtiene las entradas en una colección de archivos separados por un índice guía, 2) Se ha generado una librería en modo kernel con el nombre BoxFilterGL_Kernels.cl, que es la que se encarga de realizar las iteraciones y operaciones de filtrado de las matrices que procesan y se generan en las iteraciones de ancho x alto, 3) Para la renderización de la imagen se realizó una salida del buffer completo sobre una imagen BMP output-salida, así se obtuvo el filtrado y aplicación de los cambios sobre la imagen de entrada.