III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Nessa análise devemos considerar como o tempo totalde processamento em multidomínios os maiores temposindividuais em cada processo, especificamente 32,8segundos em 4 subdomínios e 8,4 em 16 para a imagemda figura 1 e 1,3 segundos em 4 e 0,44 em 16subdomínios para a figura 4, respectivamente.Tabela 2. Tempos de processamento em segundos daimagem da figura 4.Processador Tempo em 4subdomíniosTempo em 8subdomínios1 1,05 0,272 1,3 0,283 1,1 0,344 1,5 0,325 0,16 0,27 0,38 0,49 0,0110 0,2311 0,4212 0,4413 0,314 0,315 0,416 0,3Obviamente esses tempos são variáveis dependendo dequestões como a sobrecarga dos processadores e dopróprio sistema de gerenciamento de forma mais global.4. Discussão e ConclusõesO método proposto em [7] aplicado ao processamentode imagens mamográficas mostrou-se bastante adequadoprincipalmente quando observados o tempo total deprocessamento, além da própria qualidade das imagensresultantes obtidas.Como pode ser observado a relação sinal ruído foimelhorado, fato mais claramente observado nas imagensde phantons, o que deve exigir esforços futuros nesseseguimento de pesquisa, principalmente direcionados aquantificação dessa melhora através de uma análise viacurvas ROC.Além disso, a condição de fronteira utilizada mostrouserazoavelmente adequada porém nota-se a necessidadede estudos visando à diminuição de oscilações decontraste e de propagação de ruído conseqüente dasdescontinuidades introduzidas pelo processamentoparalelo.Por fim, vale ressaltar que o método sugerido temcomo principal característica ser naturalmenteparalelizável e de fácil implementação computacional.6. Referências[1] C.A.Z. Barcelos, M. Boaventura e E.C. Silva Jr., “AWell-balanced Flow Equation For Noise Removal andEdge Detection”, IEEE Transactions on ImageProcessing, 2003, pp.751-763.[2] P.N.T. Wells, “Choices in medicine: illustrations fromimaging”, Journal of Medical Engineering andTechnology, 1990, pp. 225-232.[3] A.L. Evans, The evaluation of medical images,Bristol, UK, 1981.[4] A. Macovski, Medical Imaging Systems, Prentice-Hall, 2002.[5] Y., Ang, Handbook of Medical Imaging, Processingand analysis, Academic Press, 2000.[6] E.C. Silva Jr. e H. Schiabel, “Remoção e ruídos eimagens de mama via equações diferenciais parciais”, IIsimpósio de Instrumentação e Imagens Médicas, 2005.[7] M. Boaventura, E.C. Silva Jr., C.A.Z. Barcelos e I.G.Boaventura, “A Parallel and Serial DomainDecomposition for Noise Removal Using a NonlinearDiffusion Equation”, in Proc. 7 th VECPAR’06 HighPerformance Computing for Computational Science, Riode Janeiro, 2006.[8] P. Perona e J. Malik, “Scale space and edge detectionusing anisotropic diffusion”, in Proc. IEEE ComputerSociety Workshop on Computer Vision, 1987.[9] C. A. Z. Barcelos, M. Boaventura and E. C. Silva Jr.,“Edge detection and noise removal by use of a partialdifferential equation with automatic selection ofparameters”, Computational & Applied Mathematics,2005, pp. 131-150.[10] E. C. Silva Jr., M. Boaventura and C. A. Z. Barcelos,“Boundary Conditions Analysis in Digital ImageProcessing by PDE’s”, In Proc. International Conferenceon Nonlinear Dynamics, Chaos, control and TheirApplications in Engineering Sciences, 2005, pp. 49-50.350