Dekonvoluce je složitý a výpočetně náročný úkol z oblasti zpracování obrazu. Cílem je upravit nasnímaný obraz, který je po průchodu optickou soustavou postižen rozmazáním (konvolucí), tak, aby co nejlépe odpovídal reálnému snímanému objektu.

Cílem práce je vybrat vhodné iterativní i neiterativní algoritmy pro dekonvoluci a implementovat je na GPU. Vhodné algoritmy budou dále implementovány na systému s více grafickými kartami. Součástí práce bude testování jednotlivých implementací na biomedicínských obrazech a dále experimentální srovnání těchto implementací z hlediska rychlosti a přesnosti výpočtu a z hlediska kvality výstupu.

Doporučená literatura:

• Pratt, W. K.: Digital Image Processing. John Wiley and Sons, 3rd edition (2001).
• NVIDIA GPU Computing Developer Home Page. http://developer.nvidia.com/category/zone/cuda-zone (2012).
• Kašík, M.: Potlačování vad obrazu vzniklých při snímání ve fluorescenční mikroskopii, rig. práce (2007).
• Verveer, P. J.: Computational and Optical Methods for Improving Resolution and Signal Quality in Fluorescence Microscopy, dis. práce (1998).
• Karas, P., Svoboda, D.: Algorithms for Efficient Computation of Convolution. In Design and Architectures for Digital Signal Processing, InTech (2012).