Orientadores: André Leon Sampaio Gradvohl, Vitor Rafael Coluci

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia

Resumo: A quantidade de imagens astronômicas geradas cresce diariamente, além da quantidade já obtida e armazenada. Uma grande fonte de dados são imagens solares, cujo estudo pode detectar eventos que têm a capacidade de afetar as telecomunicações, transmissão de energia elétrica e outros sistemas...

Resumo: A quantidade de imagens astronômicas geradas cresce diariamente, além da quantidade já obtida e armazenada. Uma grande fonte de dados são imagens solares, cujo estudo pode detectar eventos que têm a capacidade de afetar as telecomunicações, transmissão de energia elétrica e outros sistemas na Terra. Para que tais eventos sejam detectados, torna-se necessário analisar essas imagens de forma eficiente, levando em conta os aspectos de armazenamento, processamento e visualização. Agregar algoritmos de processamento de imagem e técnicas de computação de alto desempenho facilita o tratamento da informação de forma correta e em tempo reduzido. As técnicas de computação para alto desempenho utilizadas neste trabalho foram desenvolvidas para sistemas híbridos, isto é, aqueles que utilizam uma combinação de sistemas de memórias compartilhada e distribuída. Foram produzidas versões paralelas para sistemas híbridos de técnicas já estabelecidas. Além disso, novas técnicas foram propostas e testadas para esse sistema tais como o Filamento Diffusion Detection. Para avaliar a melhora no desempenho, foram feitas comparações entre as versões seriais e paralelas. Esse texto também apresenta um sistema com capacidade para armazenar, processar e visualizar as imagens solares. Em uma das técnicas de detecção de filamentos, o processo foi acelerado 120 vezes e um processo auxiliar para a detecção de áreas mais brilhantes foi 155 vezes mais rápido do que a versão serial

Abstract: The number of astronomical images produced grows daily, in addition to the amount already stored. Great sources of data are solar images, whose study can detect events which have the capacity to affect the telecommunications, electricity transmission and other systems on Earth. For such...

Abstract: The number of astronomical images produced grows daily, in addition to the amount already stored. Great sources of data are solar images, whose study can detect events which have the capacity to affect the telecommunications, electricity transmission and other systems on Earth. For such events being detected, it becomes necessary to treat these images in a coherent way, considering aspects of storage, processing and image visualization. Combining image processing algorithms and high performance computing techniques facilitates the handling of information accurately and in a reduced time. The techniques for high performance computing used in this work were developed for hybrid systems, which employ a combination of shared and distributed memory systems. Parallel version of some established techniques were produced for hybrid systems. Moreover, new techniques have been proposed and tested for this system. To evaluate the improvement in performance, comparisons were made between serial and parallel versions. In addition to the analysis, this text also presents a system with capacity to store, process and visualize solar images. In one of the techniques for detecting filaments, the process was accelerated 120 times. Also an auxiliary process for the detection of brighter areas was 155 times faster than the serial version