Se presenta el análisis e implementación de un algoritmo de conteo de objetos en imágenes binarias, realizado sobre una arquitectura multiprocesador con 32 nodos, trabajo realizado dentro de la asignatura Procesamiento Paralelo de la Licenciatura en Informática de la UNLP.
Se estudia el speed-up alcanzable en función de diversas características de las imágenes de entrada.
Se analiza el ajuste del algoritmo a la configuración de la arquitectura elegida (en el cubo multiprocesador utilizado los links físicos son reprogramables) y se discute la portabilidad de la aplicación a otras arquitecturas multiprocesador.
Por último se presentan los resultados obtenidos según determinadas características de la imagen de entrada (por ejemplo histograma), tratando de establecer la dependencia del tiempo de ejecución de cada uno de estos parámetros.I Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Barbieri, Andrés

Cortabitarte, Juan

Iglesias, Luciano

Novarini, Pablo

SEDICI - Repositorio de la UNLP

 1 
Análisis de la Paralelización  de un Contador de Objetos en 
Imágenes Binarias 
 
Pablo Novarini1, Luciano Iglesias2, Andrés Barbieri3, Juan Cortabitarte4
Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática
 
5
Facultad de Informática 
 
Universidad Nacional de La Plata 
 
 
 
 
Resumen 
 
Se presenta el análisis e implementación de un algoritmo de conteo de objetos en 
imágenes binarias, realizado sobre una arquitectura multiprocesador con 32 nodos, trabajo 
realizado dentro de la asignatura Procesamiento Paralelo de la Licenciatura en Informática de 
la UNLP. 
Se estudia el speed-up alcanzable en función de diversas características de las 
imágenes de entrada. 
Se analiza el ajuste del algoritmo a la configuración de la arquitectura elegida (en el 
cubo multiprocesador utilizado los links físicos son reprogramables) y se discute la 
portabilidad de la aplicación a otras arquitecturas multiprocesador. 
Por último se presentan los resultados obtenidos según determinadas características de 
la imagen de entrada (por ejemplo histograma), tratando de establecer la dependencia del 
tiempo de ejecución de cada uno de estos parámetros. 
 
 
 
 
Palabras claves: Procesamiento Paralelo – Procesamiento de Imágenes – Arquitecturas 
Paralelas – Labelling -  
                                                          
1 Ayudante Alumno. Becario Alumno LIDI   pnovarini@lidi.info.unlp.edu.ar 
2 Becario Alumno LIDI   lucianoiglesias@flashmail.com 
3 Ayudante Alumno. Becario Alumno LIDI    barbieri@lidi.info.unlp.edu.ar 
4 Ayudante Alumno  jcorta@casaresnet.com.ar 
5 LIDI. Calle 50 y 155 1er. Piso (1900) La Plata, Bs.As. Tel/fax: +54 221 422 7707 
 WEB:www-lidi.info.unlp.edu.ar 
 2 
 
Introducción 
 
Definimos procesamiento paralelo como la ejecución concurrente (en el mismo 
instante de tiempo) sobre distintos componentes físicos (procesadores) [Tin98]. Los objetivos 
del procesamiento paralelo son disminuir los tiempos de ejecución, incrementar la eficiencia y 
atender tareas de control y procesamiento en tiempo real [Tin98]. 
 
El procesamiento paralelo resulta necesario en problemas con gran cantidad de cálculo 
y cuando los tiempos de respuesta requeridos no pueden ser alcanzados mediante el 
procesamiento secuencial [Lei92]. 
 
Vale la pena aclarar que hay problemas cuya naturaleza permite obtener una solución 
paralela, y otros que no. 
 
Una computadora paralela consiste de dos o más procesadores independientes con 
capacidad de comunicarse entre ellos. 
  
El número de procesadores, sus características, la topología de interconexión, los 
mecanismos de acceso a la memoria y los protocolos de comunicación son los aspectos 
básicos que definen el comportamiento de una arquitectura paralela. 
 
Para poder llevar a cabo la implementación de un algoritmo sobre una arquitectura de 
este tipo se requiere que el problema admita una descomposición en múltiples procesos que se 
comuniquen y sincronicen. Esto involucra encontrar una forma conveniente de distribuir las 
acciones para utilizar al máximo los recursos disponibles. Es importante tener en cuenta que 
la implementación de un algoritmo paralelo está fuertemente ligado a la arquitectura 
empleada. 
 
Un concepto importante a tener en cuenta para el análisis de los resultados obtenidos 
es el de speed-up [Tin98]. La relación entre el tiempo de ejecución de un algoritmo sobre un 
procesador (T1) y el tiempo de ejecución sobre una arquitectura paralela con N procesadores 
(TN
 
) se denomina factor de speed-up. 
 
En el campo del procesamiento digital de imágenes, la cantidad de información que se 
procesa es de gran magnitud. Desde los algoritmos más simples, como aplicar un filtro, hasta 
los más complejos, como el reconocimiento de patrones en tiempo real o la segmentación e 
identificación de objetos dentro de  una imagen, requieren mucho procesamiento debido a la 
gran cantidad de información [Gon92]. 
 
A partir de lo anterior surge inmediatamente la idea de dividir la “carga” para ser 
tratada por más de un procesador. La paralelización de algoritmos de tratamiento de imágenes 
es un campo importante para el estudio dada la complejidad de procesamiento que 
generalmente se requiere. 
 3 
Idea del trabajo 
 
El objetivo de este trabajo es hacer un análisis de los resultados obtenidos de la 
implementación de un algoritmo paralelo que cuenta la cantidad de objetos de una imagen 
binaria. 
 
Se realizan dos implementaciones, una de ellas sobre una arquitectura paralela de 32 
procesadores, y la otra sobre un sólo  procesador de las mismas características; con el fin de 
realizar comparaciones en cuanto al rendimiento de los algoritmos con imágenes con diferente 
distribución del histograma de color, con dfirente número de objetos a identificar y con 
formas y tamaños (relativos a la imagen total) distintos de los objetos en cuestión. 
 
El parámetro principal de estudio ha sido la función de speed-up alcanzable. 
 
 
 
Análisis del problema 
 
El problema consiste en contar los objetos en una imagen binaria. Los pixeles que 
componen una imagen binaria tienen dos valores posibles (blanco o negro). Se entiende por 
objeto a un conjunto de pixeles de color negro conectados entre sí. 
 
A continuación se  muestra un ejemplo de una imagen binaria con tres objetos (las 
líneas cruzadas, el rectángulo y el triángulo relleno): 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
La resolución de este problema se puede dividir en dos etapas. La primera consiste en 
encontrar la forma de identificar dentro de una imagen el conjunto de pixeles que conforman 
un mismo objeto (algoritmo de labeling). 
 
Una vez solucionado esto, se debe resolver la forma de paralelizarlo. A primera vista, 
surge la idea de dividir la imagen en diferentes partes, y realizar simultáneamente la búsqueda 
de objetos en las diferentes partes de la imagen.  
 
La consecuencia obvia de esta solución es que un objeto puede quedar en más de una 
parte, de manera que la cantidad de objetos total de la imagen no es la suma de las cantidades 
encontradas en cada porción de ella (“el todo no es mayor que la suma de las partes”). Se 
necesita entonces determinar si objetos detectados en diferentes partes de la imagen en 
realidad conforman un mismo objeto en la imagen total. 
 4 
Arquitectura de hard y algoritmo utilizado 
 
Para resolver el problema se utilizó un hipercubo de 32 transputers. Cada transputer 
posee cuatro links físicos que lo conectan con otros nodos del multiprocesador [Tra90]. Los 
links físicos de los transputers son reconfigurables, lo que permite trabajar con diferentes 
topologías. 
 
Se realizó la implementación en el lenguaje de programación C utilizando una librería 
que permite establecer una comunicación sincrónica entre nodos conectados del cubo 
multiprocesador [Tra94]. 
 
Como se desea analizar el speed-up que se puede alcanzar utilizando un algoritmo 
paralelo para resolver el problema, se realizó también una implementación utilizando un solo 
procesador del hipercubo. De esta forma las mediciones de los tiempos de ejecución de ambas 
implementaciones son comparables ya que utilizan procesadores del mismo tipo. 
 
Para la implementación paralela, debido a que se dispone de 32 procesadores, se 
divide la imagen en 32 fragmentos horizontales. Cada uno se asigna a un procesador para que 
etiquete (labeling) los objetos encontrados. Como partes de un objeto pueden quedar en varios 
fragmentos, deben analizarse los bordes de fragmentos adyacentes de la imagen para 
determinar si hay objetos partidos. 
 
La imagen se divide horizontalmente para realizar de forma sencilla el análisis de los 
bordes, entre dos fragmentos adyacentes de la imagen particionada. De esta forma cada 
fragmento tiene solamente dos bordes a tratar, el superior y el inferior. Notar que si la imagen 
se dividiera en forma de cuadrícula, por ejemplo, cada fragmento de la imagen tendría más de 
dos adyacentes, aumentando la complejidad algorítmica. 
 
Es evidente que dos procesadores que tratan fragmentos adyacentes de la imagen, 
deberían tener la posibilidad de comunicarse directamente, para que uno de ellos analice los 
bordes. 
 
Se elige la configuración de la arquitectura que se muestra en la siguiente figura, la 
cual permite distribuir los datos de manera conveniente entre los procesadores.  
 
La distribución de la imagen en los procesadores se asocia con el  número 
identificatorio de cada transputer (esto se logra modificando la topología de conexionado).  
 
De esta forma se facilita el análisis de los bordes. Al estar la imagen distribuida así, 
dos procesadores con regiones de imagen consecutivas son siempre vecinos. 
 5 
 
 
 
Una vez realizado el labeling, cada procesador se comunica con los vecinos que tienen 
una parte de la imagen adyacente a la suya, para realizar el análisis de los bordes; por 
ejemplo, el transputer que tiene la parte 9 se comunica con los que tienen la parte 8 y 10. 
Por último, se reúnen todos los resultados parciales para obtener el resultado buscado. 
En la implementación con un solo procesador, se realiza el labeling sobre toda la 
imagen obteniendo así el resultado final. 
 
Portabilidad del algoritmo 
 
Si bien el algoritmo está implementado para la arquitectura mencionada con una 
topología particular, la idea puede ser utilizada para la implementación sobre otras 
arquitecturas multiprocesador, ya que el algoritmo es paralelizable por naturaleza. 
 6 
Resultados obtenidos 
 
Se realizaron pruebas con numerosas imágenes, variando el tamaño, el histograma 
(porcentaje de pixeles en negro), y la cantidad y forma de los objetos. 
 
De acuerdo a las mediciones del tiempo de ejecución realizadas, notamos que el algoritmo 
responde con similar tiempo de ejecución para imágenes de igual tamaño y mismo 
histograma, sin importar la cantidad y forma de los objetos.  
 
Por este motivo, en las siguientes tablas se muestran los tiempos de respuesta para diferentes 
entradas en función del tamaño e histograma únicamente. 
 
Cada entrada de las tablas de pruebas realizadas corresponde a la ejecución del 
algoritmo con diversas imágenes, variando la cantidad y la forma de los objetos.  
 
En las tablas existe una columna para los tiempos de ejecución del algoritmo 
secuencial y otra para los del paralelo. Además hay, una columna que tiene el speed-up 
alcanzado y otra con la cantidad de puntos de la imagen (área). 
 7 
Histograma = 0 % Negro 
 
• Pruebas realizadas: 
 
Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 
1 ,086 Segs. ,077 Segs. 1,117 2500 
2 1,53 Segs. ,145 Segs. 10,552 152000 
3 2,939 Segs. ,23 Segs. 12,778 301500 
4 4,33 Segs. ,324 Segs. 13,364 451000 
5 5,718 Segs. ,426 Segs. 13,423 600300 
6 7,163 Segs. ,512 Segs. 13,990 750000 
7 8,546 Segs. ,604 Segs. 14,149 900000 
8 (*) ,928 Segs. ######### 1500000 
 
• Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo:  
• Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:  
, Segs.
1, Segs.
2, Segs.
3, Segs.
4, Segs.
5, Segs.
6, Segs.
7, Segs.
8, Segs.
9, Segs.
1 2 3 4 5 6 7 8
SECUENCIAL
PARALELO
0
2
4
6
8
10
12
14
16
2500 152000 301500 451000 600300 750000 900000
Cantidad de puntos
Sp
ee
d 
up
 8 
Histograma = 10 % Negro 
 
• Pruebas realizadas: 
 
 
Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 
1 ,091 Segs. ,062 Segs. 1,468 2500 
2 1,644 Segs. ,155 Segs. 10,606 152000 
3 3,91 Segs. ,29 Segs. 13,483 301500 
4 4,912 Segs. ,357 Segs. 13,759 451000 
5 6,674 Segs. ,47 Segs. 14,200 600300 
6 7,818 Segs. ,537 Segs. 14,559 750000 
7 9,327 Segs. ,636 Segs. 14,665 900000 
8 (*) ,716 Segs. ######### 1500000 
 
• Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: 
• Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:  
                                                          
(*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. 
, Segs.
1, Segs.
2, Segs.
3, Segs.
4, Segs.
5, Segs.
6, Segs.
7, Segs.
8, Segs.
9, Segs.
10, Segs.
1 2 3 4 5 6 7 8
SECUENCIAL
PARALELO
0
2
4
6
8
10
12
14
16
2500 152000 301500 451000 600300 750000 900000
Cantidad de puntos
Sp
ee
d u
p
 9 
Histograma = 50 % Negro 
 
• Pruebas realizadas: 
 
 
Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 
1 ,138 Segs. ,065 Segs. 2,123 2500 
2 3,818 Segs. ,314 Segs. 12,159 152000 
3 5,94 Segs. ,4 Segs. 14,85 301500 
4 11,769 Segs. ,698 Segs. 16,861 451000 
5 16,8 Segs. ,98 Segs. 17,142 600300 
6 24,43 Segs. 1,42 Segs. 17,204 750000 
7 27,996 Segs. 1,59 Segs. 17,607 900000 
8 (*) 1,79 Segs. ######### 1500000 
 
• Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: 
• Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:  
 
 
                                                          
(*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. 
, Segs.
5, Segs.
10, Segs.
15, Segs.
20, Segs.
25, Segs.
30, Segs.
1 2 3 4 5 6 7 8
SECUENCIAL
PARALELO
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
2500 152000 301500 451000 600300 750000 900000
Cantidad de puntos
Sp
ee
d u
p
 10 
Histograma =100 % Negro 
 
• Pruebas realizadas: 
 
 
Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 
1 ,196 Segs. ,082 Segs. 2,390 2500 
2 7,577 Segs. ,354 Segs. 21,404 152000 
3 14,917 Segs. ,641 Segs. 23,271 301500 
4 22,516 Segs. ,967 Segs. 23,284 451000 
5 29,597 Segs. 1,226 Segs. 24,141 600300 
6 36,939 Segs. 1,512 Segs. 24,431 750000 
7 44,318 Segs. 1,799 Segs. 24,635 900000 
8 (*) 1,868 Segs. ######### 1500000 
• Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: 
Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:  
                                                          
(*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. 
, Segs.
5, Segs.
10, Segs.
15, Segs.
20, Segs.
25, Segs.
30, Segs.
35, Segs.
40, Segs.
45, Segs.
50, Segs.
1 2 3 4 5 6 7 8
SECUENCIAL
PARALELO
0
5
10
15
20
25
30
2500 152000 301500 451000 600300 750000 900000
Cantidad de puntos
Sp
ee
d 
up
 11 
Observando los resultados de las pruebas mostradas anteriormente, se llega a la 
conclusión de que cuanto mayor es el tamaño de la imagen tratada y mayor es el área ocupada 
por los objetos (cantidad de pixeles en negro), se obtiene un mejor speed-up. 
 
Se puede ver en la gráfica que relaciona el speed-up con la cantidad de pixeles de la imagen, 
que las curvas crecen más lentamente en aquellas imágenes con bajo porcentaje de negro. 
 
El speed-up tiende a estabilizarse a partir de un cierto tamaño de imagen, creciendo 
muy lentamente, como se puede observar en los gráficos. El valor donde el speed-up se 
estabiliza, difiere, en gran medida, según el histograma. El speed-up se acerca al ideal cuando 
las imágenes tienen un porcentaje grande de pixeles negros y se aleja cuando el porcentaje es 
bajo. Esto se nota claramente comparando los casos extremos donde la imagen es toda blanca 
o toda negra. 
 
 
Conclusiones 
 
Este trabajo fue realizado dentro de la asignatura Procesamiento Paralelo de la 
Licenciatura en Informática de la UNLP. El enfoque es totalmente práctico. Se implementó un 
algoritmo en una arquitectura real y se hicieron pruebas para observar si los resultados 
obtenidos eran los esperados según la teoría de procesamiento paralelo.  
 
Este trabajo puede ser tomado como la base para trabajos futuros entre los cuales se 
encuentra la posibilidad de estudiar el tema probando el mismo algoritmo con diferente 
cantidad de procesadores. 
 
El material relacionado con este trabajo se encuentra disponible en el LIDI para ser 
consultado. 
 
 
Bibliografía 
 
[Dav95] David C. Kay & John R. Levine. "Graphics File Formats". 2nd
[Hee91] D. W. Heermann, A. N. Burkitt, "Parallel Algorithms in Computational Science", 
Springer-Verlag, 1991. 
 Edition, 
Windcrest/McGRAW-HILL.  
[Kum94] Kumar V., Grama A., Gupta A., Karypis G., “Introduction to Parallel Computing. 
Desing and Analysis of Algorithms”, Benjamin/Cummings, 1994. 
[Lei92] F. T. Leighton, “Introduction to Parallel Algorithms and Architectures: Arrays, Trees, 
Hypercubes”, Morgan Kaufmann Publishers, 1992. 
[Tin98]Tinetti F., De Giusti A. “Procesamiento Paralelo. Conceptos de Arquitecturas y 
Algoritmos”. Editorial Ciencias Exactas. 1998. 
[Tra90] "Transputer Architecture and Overview. Transpurer Technical Specifications. ", 
Computer System Architects,1990. 
[Tra94] "Toolset Reference. Parallel “C” for the transputer". 
[Gon92] "Tratamiento Digital de Imágenes". Gonzalez & Woods  Adison-Wesley. 
[Par95] "Parallel Programing in C for the Transputers", D. Thiébaut. 


Spanish

Análisis de la paralelización de un contador de objetos en imágenes binarias

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 1 Análisis de la Paralelización  de un Contador de Objetos en Imágenes Binarias  Pablo Novarini1, Luciano Iglesias2, Andrés Barbieri3, Juan Cortabitarte4Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática 5Facultad de Informática  Universidad Nacional de La Plata     Resumen  Se presenta el análisis e implementación de un algoritmo de conteo de objetos en imágenes binarias, realizado sobre una arquitectura multiprocesador con 32 nodos, trabajo realizado dentro de la asignatura Procesamiento Paralelo de la Licenciatura en Informática de la UNLP. Se estudia el speed-up alcanzable en función de diversas características de las imágenes de entrada. Se analiza el ajuste del algoritmo a la configuración de la arquitectura elegida (en el cubo multiprocesador utilizado los links físicos son reprogramables) y se discute la portabilidad de la aplicación a otras arquitecturas multiprocesador. Por último se presentan los resultados obtenidos según determinadas características de la imagen de entrada (por ejemplo histograma), tratando de establecer la dependencia del tiempo de ejecución de cada uno de estos parámetros.     Palabras claves: Procesamiento Paralelo – Procesamiento de Imágenes – Arquitecturas Paralelas – Labelling -                                                            1 Ayudante Alumno. Becario Alumno LIDI   pnovarini@lidi.info.unlp.edu.ar 2 Becario Alumno LIDI   lucianoiglesias@flashmail.com 3 Ayudante Alumno. Becario Alumno LIDI    barbieri@lidi.info.unlp.edu.ar 4 Ayudante Alumno  jcorta@casaresnet.com.ar 5 LIDI. Calle 50 y 155 1er. Piso (1900) La Plata, Bs.As. Tel/fax: +54 221 422 7707  WEB:www-lidi.info.unlp.edu.ar  2  Introducción  Definimos procesamiento paralelo como la ejecución concurrente (en el mismo instante de tiempo) sobre distintos componentes físicos (procesadores) [Tin98]. Los objetivos del procesamiento paralelo son disminuir los tiempos de ejecución, incrementar la eficiencia y atender tareas de control y procesamiento en tiempo real [Tin98].  El procesamiento paralelo resulta necesario en problemas con gran cantidad de cálculo y cuando los tiempos de respuesta requeridos no pueden ser alcanzados mediante el procesamiento secuencial [Lei92].  Vale la pena aclarar que hay problemas cuya naturaleza permite obtener una solución paralela, y otros que no.  Una computadora paralela consiste de dos o más procesadores independientes con capacidad de comunicarse entre ellos.   El número de procesadores, sus características, la topología de interconexión, los mecanismos de acceso a la memoria y los protocolos de comunicación son los aspectos básicos que definen el comportamiento de una arquitectura paralela.  Para poder llevar a cabo la implementación de un algoritmo sobre una arquitectura de este tipo se requiere que el problema admita una descomposición en múltiples procesos que se comuniquen y sincronicen. Esto involucra encontrar una forma conveniente de distribuir las acciones para utilizar al máximo los recursos disponibles. Es importante tener en cuenta que la implementación de un algoritmo paralelo está fuertemente ligado a la arquitectura empleada.  Un concepto importante a tener en cuenta para el análisis de los resultados obtenidos es el de speed-up [Tin98]. La relación entre el tiempo de ejecución de un algoritmo sobre un procesador (T1) y el tiempo de ejecución sobre una arquitectura paralela con N procesadores (TN ) se denomina factor de speed-up.  En el campo del procesamiento digital de imágenes, la cantidad de información que se procesa es de gran magnitud. Desde los algoritmos más simples, como aplicar un filtro, hasta los más complejos, como el reconocimiento de patrones en tiempo real o la segmentación e identificación de objetos dentro de  una imagen, requieren mucho procesamiento debido a la gran cantidad de información [Gon92].  A partir de lo anterior surge inmediatamente la idea de dividir la “carga” para ser tratada por más de un procesador. La paralelización de algoritmos de tratamiento de imágenes es un campo importante para el estudio dada la complejidad de procesamiento que generalmente se requiere.  3 Idea del trabajo  El objetivo de este trabajo es hacer un análisis de los resultados obtenidos de la implementación de un algoritmo paralelo que cuenta la cantidad de objetos de una imagen binaria.  Se realizan dos implementaciones, una de ellas sobre una arquitectura paralela de 32 procesadores, y la otra sobre un sólo  procesador de las mismas características; con el fin de realizar comparaciones en cuanto al rendimiento de los algoritmos con imágenes con diferente distribución del histograma de color, con dfirente número de objetos a identificar y con formas y tamaños (relativos a la imagen total) distintos de los objetos en cuestión.  El parámetro principal de estudio ha sido la función de speed-up alcanzable.    Análisis del problema  El problema consiste en contar los objetos en una imagen binaria. Los pixeles que componen una imagen binaria tienen dos valores posibles (blanco o negro). Se entiende por objeto a un conjunto de pixeles de color negro conectados entre sí.  A continuación se  muestra un ejemplo de una imagen binaria con tres objetos (las líneas cruzadas, el rectángulo y el triángulo relleno):             La resolución de este problema se puede dividir en dos etapas. La primera consiste en encontrar la forma de identificar dentro de una imagen el conjunto de pixeles que conforman un mismo objeto (algoritmo de labeling).  Una vez solucionado esto, se debe resolver la forma de paralelizarlo. A primera vista, surge la idea de dividir la imagen en diferentes partes, y realizar simultáneamente la búsqueda de objetos en las diferentes partes de la imagen.   La consecuencia obvia de esta solución es que un objeto puede quedar en más de una parte, de manera que la cantidad de objetos total de la imagen no es la suma de las cantidades encontradas en cada porción de ella (“el todo no es mayor que la suma de las partes”). Se necesita entonces determinar si objetos detectados en diferentes partes de la imagen en realidad conforman un mismo objeto en la imagen total.  4 Arquitectura de hard y algoritmo utilizado  Para resolver el problema se utilizó un hipercubo de 32 transputers. Cada transputer posee cuatro links físicos que lo conectan con otros nodos del multiprocesador [Tra90]. Los links físicos de los transputers son reconfigurables, lo que permite trabajar con diferentes topologías.  Se realizó la implementación en el lenguaje de programación C utilizando una librería que permite establecer una comunicación sincrónica entre nodos conectados del cubo multiprocesador [Tra94].  Como se desea analizar el speed-up que se puede alcanzar utilizando un algoritmo paralelo para resolver el problema, se realizó también una implementación utilizando un solo procesador del hipercubo. De esta forma las mediciones de los tiempos de ejecución de ambas implementaciones son comparables ya que utilizan procesadores del mismo tipo.  Para la implementación paralela, debido a que se dispone de 32 procesadores, se divide la imagen en 32 fragmentos horizontales. Cada uno se asigna a un procesador para que etiquete (labeling) los objetos encontrados. Como partes de un objeto pueden quedar en varios fragmentos, deben analizarse los bordes de fragmentos adyacentes de la imagen para determinar si hay objetos partidos.  La imagen se divide horizontalmente para realizar de forma sencilla el análisis de los bordes, entre dos fragmentos adyacentes de la imagen particionada. De esta forma cada fragmento tiene solamente dos bordes a tratar, el superior y el inferior. Notar que si la imagen se dividiera en forma de cuadrícula, por ejemplo, cada fragmento de la imagen tendría más de dos adyacentes, aumentando la complejidad algorítmica.  Es evidente que dos procesadores que tratan fragmentos adyacentes de la imagen, deberían tener la posibilidad de comunicarse directamente, para que uno de ellos analice los bordes.  Se elige la configuración de la arquitectura que se muestra en la siguiente figura, la cual permite distribuir los datos de manera conveniente entre los procesadores.   La distribución de la imagen en los procesadores se asocia con el  número identificatorio de cada transputer (esto se logra modificando la topología de conexionado).   De esta forma se facilita el análisis de los bordes. Al estar la imagen distribuida así, dos procesadores con regiones de imagen consecutivas son siempre vecinos.  5    Una vez realizado el labeling, cada procesador se comunica con los vecinos que tienen una parte de la imagen adyacente a la suya, para realizar el análisis de los bordes; por ejemplo, el transputer que tiene la parte 9 se comunica con los que tienen la parte 8 y 10. Por último, se reúnen todos los resultados parciales para obtener el resultado buscado. En la implementación con un solo procesador, se realiza el labeling sobre toda la imagen obteniendo así el resultado final.  Portabilidad del algoritmo  Si bien el algoritmo está implementado para la arquitectura mencionada con una topología particular, la idea puede ser utilizada para la implementación sobre otras arquitecturas multiprocesador, ya que el algoritmo es paralelizable por naturaleza.  6 Resultados obtenidos  Se realizaron pruebas con numerosas imágenes, variando el tamaño, el histograma (porcentaje de pixeles en negro), y la cantidad y forma de los objetos.  De acuerdo a las mediciones del tiempo de ejecución realizadas, notamos que el algoritmo responde con similar tiempo de ejecución para imágenes de igual tamaño y mismo histograma, sin importar la cantidad y forma de los objetos.   Por este motivo, en las siguientes tablas se muestran los tiempos de respuesta para diferentes entradas en función del tamaño e histograma únicamente.  Cada entrada de las tablas de pruebas realizadas corresponde a la ejecución del algoritmo con diversas imágenes, variando la cantidad y la forma de los objetos.   En las tablas existe una columna para los tiempos de ejecución del algoritmo secuencial y otra para los del paralelo. Además hay, una columna que tiene el speed-up alcanzado y otra con la cantidad de puntos de la imagen (área).  7 Histograma = 0 % Negro  • Pruebas realizadas:  Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 1 ,086 Segs. ,077 Segs. 1,117 2500 2 1,53 Segs. ,145 Segs. 10,552 152000 3 2,939 Segs. ,23 Segs. 12,778 301500 4 4,33 Segs. ,324 Segs. 13,364 451000 5 5,718 Segs. ,426 Segs. 13,423 600300 6 7,163 Segs. ,512 Segs. 13,990 750000 7 8,546 Segs. ,604 Segs. 14,149 900000 8 (*) ,928 Segs. ######### 1500000  • Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo:  • Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:  , Segs.1, Segs.2, Segs.3, Segs.4, Segs.5, Segs.6, Segs.7, Segs.8, Segs.9, Segs.1 2 3 4 5 6 7 8SECUENCIALPARALELO02468101214162500 152000 301500 451000 600300 750000 900000Cantidad de puntosSpeed up 8 Histograma = 10 % Negro  • Pruebas realizadas:   Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 1 ,091 Segs. ,062 Segs. 1,468 2500 2 1,644 Segs. ,155 Segs. 10,606 152000 3 3,91 Segs. ,29 Segs. 13,483 301500 4 4,912 Segs. ,357 Segs. 13,759 451000 5 6,674 Segs. ,47 Segs. 14,200 600300 6 7,818 Segs. ,537 Segs. 14,559 750000 7 9,327 Segs. ,636 Segs. 14,665 900000 8 (*) ,716 Segs. ######### 1500000  • Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: • Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:                                                            (*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. , Segs.1, Segs.2, Segs.3, Segs.4, Segs.5, Segs.6, Segs.7, Segs.8, Segs.9, Segs.10, Segs.1 2 3 4 5 6 7 8SECUENCIALPARALELO02468101214162500 152000 301500 451000 600300 750000 900000Cantidad de puntosSpeed up 9 Histograma = 50 % Negro  • Pruebas realizadas:   Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 1 ,138 Segs. ,065 Segs. 2,123 2500 2 3,818 Segs. ,314 Segs. 12,159 152000 3 5,94 Segs. ,4 Segs. 14,85 301500 4 11,769 Segs. ,698 Segs. 16,861 451000 5 16,8 Segs. ,98 Segs. 17,142 600300 6 24,43 Segs. 1,42 Segs. 17,204 750000 7 27,996 Segs. 1,59 Segs. 17,607 900000 8 (*) 1,79 Segs. ######### 1500000  • Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: • Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:                                                              (*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. , Segs.5, Segs.10, Segs.15, Segs.20, Segs.25, Segs.30, Segs.1 2 3 4 5 6 7 8SECUENCIALPARALELO0246810121416182500 152000 301500 451000 600300 750000 900000Cantidad de puntosSpeed up 10 Histograma =100 % Negro  • Pruebas realizadas:   Nº SECUENCIAL PARALELO SPEED UP CANT. PUNTOS 1 ,196 Segs. ,082 Segs. 2,390 2500 2 7,577 Segs. ,354 Segs. 21,404 152000 3 14,917 Segs. ,641 Segs. 23,271 301500 4 22,516 Segs. ,967 Segs. 23,284 451000 5 29,597 Segs. 1,226 Segs. 24,141 600300 6 36,939 Segs. 1,512 Segs. 24,431 750000 7 44,318 Segs. 1,799 Segs. 24,635 900000 8 (*) 1,868 Segs. ######### 1500000 • Relación de tiempo entre el secuencial y el paralelo: Relación entre el tamaño de la imagen con el speed-up:                                                            (*) No se pudo realizar la prueba por falta de memoria. (#) No están disponibles los datos necesarios. , Segs.5, Segs.10, Segs.15, Segs.20, Segs.25, Segs.30, Segs.35, Segs.40, Segs.45, Segs.50, Segs.1 2 3 4 5 6 7 8SECUENCIALPARALELO0510152025302500 152000 301500 451000 600300 750000 900000Cantidad de puntosSpeed up 11 Observando los resultados de las pruebas mostradas anteriormente, se llega a la conclusión de que cuanto mayor es el tamaño de la imagen tratada y mayor es el área ocupada por los objetos (cantidad de pixeles en negro), se obtiene un mejor speed-up.  Se puede ver en la gráfica que relaciona el speed-up con la cantidad de pixeles de la imagen, que las curvas crecen más lentamente en aquellas imágenes con bajo porcentaje de negro.  El speed-up tiende a estabilizarse a partir de un cierto tamaño de imagen, creciendo muy lentamente, como se puede observar en los gráficos. El valor donde el speed-up se estabiliza, difiere, en gran medida, según el histograma. El speed-up se acerca al ideal cuando las imágenes tienen un porcentaje grande de pixeles negros y se aleja cuando el porcentaje es bajo. Esto se nota claramente comparando los casos extremos donde la imagen es toda blanca o toda negra.   Conclusiones  Este trabajo fue realizado dentro de la asignatura Procesamiento Paralelo de la Licenciatura en Informática de la UNLP. El enfoque es totalmente práctico. Se implementó un algoritmo en una arquitectura real y se hicieron pruebas para observar si los resultados obtenidos eran los esperados según la teoría de procesamiento paralelo.   Este trabajo puede ser tomado como la base para trabajos futuros entre los cuales se encuentra la posibilidad de estudiar el tema probando el mismo algoritmo con diferente cantidad de procesadores.  El material relacionado con este trabajo se encuentra disponible en el LIDI para ser consultado.   Bibliografía  [Dav95] David C. Kay & John R. Levine. "Graphics File Formats". 2nd[Hee91] D. W. Heermann, A. N. Burkitt, "Parallel Algorithms in Computational Science", Springer-Verlag, 1991.  Edition, Windcrest/McGRAW-HILL.  [Kum94] Kumar V., Grama A., Gupta A., Karypis G., “Introduction to Parallel Computing. Desing and Analysis of Algorithms”, Benjamin/Cummings, 1994. [Lei92] F. T. Leighton, “Introduction to Parallel Algorithms and Architectures: Arrays, Trees, Hypercubes”, Morgan Kaufmann Publishers, 1992. [Tin98]Tinetti F., De Giusti A. “Procesamiento Paralelo. Conceptos de Arquitecturas y Algoritmos”. Editorial Ciencias Exactas. 1998. [Tra90] "Transputer Architecture and Overview. Transpurer Technical Specifications. ", Computer System Architects,1990. [Tra94] "Toolset Reference. Parallel “C” for the transputer". [Gon92] "Tratamiento Digital de Imágenes". Gonzalez & Woods  Adison-Wesley. [Par95] "Parallel Programing in C for the Transputers", D. Thiébaut. 

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Análisis de la paralelización de un contador de objetos en imágenes binarias

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