Influencia de las mesetas en la implementación de watershed sobre GPUs

La transformada watershed es una técnica no supervisada para la segmentación de imágenes, especialmente adecuada para imágenes con bajo contraste. En este trabajo introducimos la implementación asíncrona sobre GPU de un algoritmo de watershed basado en autómatas celulares, la comparamos en cuanto a eficiencia con otra síncrona y analizamos la influencia sobre dicha eficiencia del tamaño de las regiones de nivel constante de gris llamadas mesetas. También mostramos cómo escala la eficiencia al evolucionar entre generaciones las tarjetas gráficas. La implementación asíncrona desarrollada muestra buenas aceleraciones y características que indican el potencial de este tipo de algoritmos para las tarjetas gráficas de consumo actuales.

keywords: Segmentación de imagen, Watershed, Autómatas Celulares, GPGPU, CUDA