A partition strategy to speedup Goldstein's phase unwrapping algorithm on a multi-core architecture
López Ocaña, Abel [autor] | Cruz Santos, William [autor] | García Arellano, Anmi [autor] | Rueda Paz, Juvenal [autor].
Tipo de material: Artículo en línea Tipo de contenido: Texto Tipo de medio: Computadora Tipo de portador: Recurso en líneaOtro título: Una estrategia de partición para acelerar el algoritmo de desenvolvimiento de fase de Goldstein sobre una arquitectura multi-núcleo [Título paralelo].Tema(s): Sensores remotos | Interferometría | Algoritmo de GoldsteinTema(s) en inglés: Remote sensing | Interferometry | Goldstein's algorithmNota de acceso: Acceso en línea sin restricciones En: Programación Matemática y Software. Volumen 10, número 1 (febrero del 2018), páginas 1-7. --ISSN: 2007-3283Número de sistema: 59508Resumen:Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Artículos | Biblioteca Electrónica Recursos en línea (RE) | ECOSUR | Recurso digital | ECO400595089218 |
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El desenvolvimiento de fase en dos dimensiones es una tarea importante y demandante en los métodos donde se obtienen mapas de fase envueltos tales como en aplicaciones de percepción remota y técnicas de interferometría. Entre las técnicas de desenvolvimiento de fase, el algoritmo de Goldstein es uno de los más robustos y eficientes. En este artículo, se propone una estrategia de partición para obtener una versión paralela del algoritmo de Goldstein sobre una arquitectura multinúcleo usando los lenguajes de programación C y OpenMP. Resultados experimentales obtenidos con datos simulados y reales muestran que nuestra propuesta se puede usar en aplicaciones en tiempo real. spa
The two-dimensional phase unwrapping is an important and demanding task in measuring methods where a wrapped phase is retrieved such as in remote sensing applications and interferometry techniques. Among phase unwrapping tech-niques, Goldstein's algorithm is one of the most robust and efficient. In this arti-cle, a partition strategy to parallelize Goldstein's algorithm on a multi-core archi-tecture using the programming languages C and OpenMP is proposed. Experi-mental results, using simulated and real data, show that our proposal can be used for real time applications. eng