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dc.contributor.advisorFlórez Valencia, Leonardo
dc.contributor.authorCárdenas Velasco, Daniel David
dc.date.accessioned2015-04-14T02:37:31Z
dc.date.accessioned2016-03-29T17:53:48Z
dc.date.accessioned2020-04-16T16:28:07Z
dc.date.accessioned2023-05-11T21:26:09Z
dc.date.available2015-04-14T02:37:31Z
dc.date.available2016-03-29T17:53:48Z
dc.date.available2020-04-16T16:28:07Z
dc.date.available2023-05-11T21:26:09Z
dc.date.created2014
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/118722
dc.description.abstractEn el filtrado de imágenes n-dimensionales se utilizan herramientas de filtrado convencionales ya que son confiables y generalmente fáciles de usar. Sin embargo, estas herramientas se han vuelto lentas a medida que las imágenes n-dimensionales han crecido en tamaño como en complejidad, incluso en el hadware más nuevo. Este proyecto propone una nueva forma de atacar el proceso de filtrado, utilizando GPU's en vez de CPU's y específicamente utilizando la plataforma CUDA de Nividia ; esto es con el fin de determinar si hay o no posibilidades de incrementar el rendimiento de los procesos actuales de filtrado al utilizar este tipo de hardware.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTarjeta gráficaspa
dc.subjectComputación paralelaspa
dc.subjectNividia CUDAspa
dc.subjectFiltradospa
dc.titleCudalicious : mejorando el rendimiento de los algoritmos de filtrado en imágenes n-dimensionalesspa


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