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A técnica de Microscopia de Força Atômica permite a aquisição de imagens em escala nanométrica de praticamente qualquer superfície não-condutora ou biológica, ao contrário de outras técnicas pertencentes à família de Microscopia de Varredura por Sonda, que somente permitem a análise de amostras condutoras. Dependendo das dimensões da amostra, a imagem obtida está sujeita a ser degradada por ruído externo (elétrico e mecânico), levando a baixas relações Sinal/Ruído, além de borramento devido à geometria da ponteira de medição, o que torna necessário o uso de técnicas de restauração de imagens para a correta visualização das amostras. Este trabalho apresenta uma proposta de otimização do algoritmo de restauração de imagens de Microscopia de Força Atômica baseado no funcional de regularização de Tikhonov, bem como uma proposta de paralelização da execução deste algoritmo através do uso de GPU e da arquitetura CUDA, que o torna apto para aplicações em tempo real, comparando o desempenho deste com os obtidos usando abordagens anteriores. Neste trabalho também é apresentada uma ferramenta para visualização de imagens a partir dos dados de medições do microscópio.