Traballo Fin de Máster en Tecnoloxías da Información. Curso 2013-2014Los algoritmos de procesado de im agenes, en general, y los algoritmos de
procesado de im agenes hiperespectrales, en particular, son computacionalmente
muy costosos, lo que los convierte en buenos candidatos para el modelo SIMD de
procesamiento en GPU. En este trabajo se presenta una implementaci on e cente
en GPU para un esquema de clasi caci on espectral-espacial de im agenes hiperespectrales. El procesado espacial est a basado en una transformaci on divisioria por
inundaci on (Watershed ) aplicada despu es de reducir la im agen hiperespectral a
una unica banda mediante un gradiente morfol ogico. La clasi caci on hiperespectral es provista por una t ecnica basada en ELM (Extreme Learning Machine).
ELM puede ser expresado en t erminos de operaciones matriciales de forma que
pueda sacar el m aximo provecho de la arquitectura de las GPU obeniendo resultados competitivos en comparaci on con una estrategia tradicional basada en SVM
en cuanto a precisi on con unos tiempos de ejecuci on signi cativamente menores.
Para mejorar los resultados de ELM, se aplica un algoritmo de regularizaci on
espacial y, adem as, tambi en se considera el uso de agrupaciones de ELMs. Para
obtener el resultado nal de la clasi caci on espectral-espacial se aplica un algoritmo adaptativo de voto de la mayor a a los resultados previamente obtenidos.
Los resultados obtenidos en este trabajo muestran que ELM es un clasi cador adecuado para su uso en el procesado de im agenes hiperespectrales en GPU,
puesto que, para todas las con guraciones tanto espectrales como espectralesespaciales desarrolladas, obtiene resultados de precisi on competitivos con los obtenidos por un clasi cador SVM, ampliamente utilizado en este ambito, con tiempos de ejecuci on notablemente inferiore
