Algoritmo de segmentación paralela en imágenes de acuicultura

Resumen

Dentro del ámbito de la acuicultura, cuando se trabaja con análisis de imágenes, se vuelve un factor primordial la ejecución correcta de algoritmos de preprocesamiento y segmentación para selección de regiones de interés de los peces. Dependiendo el caso, la cantidad de imágenes a ser procesadas por estos algoritmos puede incrementar de manera significativa el tiempo requerido para obtener las imágenes segmentadas, retardando así, la capacidad de brindar resultados. Cuando se trata de procesamiento en grandes cantidades de datos el paradigma de la paralelización ha dado resultados importantes, reduciendo el tiempo de ejecución para completar tareas complejas. En este artículo se propone realizar el preprocesamiento y segmentación de imágenes de manera paralela, para optimizar el tiempo requerido para obtener el conjunto de imágenes para su análisis posterior. Se realizó una comparativa en tiempos de ejecución con distintos equipos de cómputo paralelo, y los resultados experimentales muestran que es mejor utilizar cuatro o seis hilos de ejecución al paralelizar el algoritmo de preprocesamiento y segmentación de imágenes.