Sullo Sviluppo di una Applicazione Parallela in ambiente PETSc per il denoising edge- e coherence-preserving di immagini ecografiche

In tale documento sono riassunte le esperienze relative alla realizzazione di una applicazione parallela, in ambiente PETSc, per il denoising di immagini ecografiche basata su Nonlinear Coherent Diffusion Model (NCD). La natura non invasiva, il basso costo, la portabilita' e la possibilita' di fornire risultati in tempo reale hanno reso gli strumenti di acquisizione ad ultrasuoni, quali l'ecografia, strumento ormai essenziali nel campo della diagnostica medica per immagini. La qualita' delle immagini acquisite mediante tali strumenti e' pero' spesso notevolmente degradata dalla presenza di rumore al punto tale da rendere impossibile l'utilizzo delle immagini acquisite. Le immagini acquisite mediante strumenti ad ultrasuoni sono contaminate da rumore, detto speckle, moltiplicativo e localmente correlato. La sua eliminazione deve avvenire cercando di conservare gli edges che in una immagine, in genere, delimitano oggetti di interesse. I modelli differenziali alle derivate parziali, detti anche "di diffusione", sono stati introdotti da Perona e Malik nel 1990 ed utilizzati da allora per il denoising di immagini. Tali modelli consentono la generazione di un insieme di immagini ciascuna delle quali rappresenta una versione "filtrata" dell'immagine in esame ad un diverso livello di risoluzione (scala). Piu' moderni modelli di diffusione, quali ad esempio quelli noti come "Nonlinear Coherent Diffusion Model", sono stati introdotti al fine di migliorare le proprieta' edge- e coherence-preserving in parte presenti nei modelli di diffusione tradizionali.