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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/14962| metadata.ojs.dc.title: | Análise do desempenho da transformada de Hough paralela em arquiteturas de memória compartilhada |
| metadata.ojs.dc.title.alternative: | Performance analysis of the parallel Hough transform in shared memory architectures |
| metadata.ojs.dc.creator: | Bones, Christian Cesar Bruno, Odemir Martinez |
| metadata.ojs.dc.subject: | Transformada de Hough Computação paralela Arquitetura de memória compartilhada Hough transform Parallel computation Shared memory architectures |
| metadata.ojs.dc.publisher: | Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
| metadata.ojs.dc.date: | 1-Sep-2007 |
| metadata.ojs.dc.identifier.citation: | BONES, C. C.; BRUNO, O. M. Análise do desempenho da transformada de Hough paralela em arquiteturas de memória compartilhada. INFOCOMP Journal of Computer Science, Lavras, v. 6, n. 3, p. 75-82, Sept. 2007. |
| metadata.ojs.dc.description.resumo: | Este trabalho busca avaliar o desempenho da Transformada de Hough(TH), método utilizado em processamento de imagens. A TH foi paralelizada para máquinas de arquitetura MIMD (Multiple Instruction Multiple Data) com memória compartilhada. O objetivo da paralelização da TH é permitir que esta técnica possa ser utilizada em sistemas com tempo crítico ou mesmo tempo-real. São realizados experimentos com duas estratégias de exploração de paralelismo da TH na qual foram feitas implementações com 3 ferramentas de programação paralela: MPI, OpenMP e pThreads. São apresentados resultados que levam a análises e comparações, indicando qual é a melhor abordagem para desenvolver uma TH de alta performance em arquitetura MIMD memória compartilhada. |
| metadata.ojs.dc.description.abstract: | This work evaluates the performance of the parallel Hough transform (HT) under MIMD (Multiple Instruction Multiple Data) shared memory architectures. The objective of to develop a TH parallel algorithm is to allow the uses of this method in real time systems. There are compared two TH algorithms implemented using three parallel programming tools: MPI, OpenMP and Pthreads. There are presented experiments, discussions and results, that shows the best TH parallel approach for shared memory architectures. |
| metadata.ojs.dc.language: | por |
| Appears in Collections: | Infocomp |
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