]> AND Private Git Repository - these_gilles.git/blob - paper_lniv_gpu/biblio.bib~
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
diapo v2
[these_gilles.git] / paper_lniv_gpu / biblio.bib~
1 @inproceedings{AllainBG08,
2         author = {Marc Allain and Nicolas Bertaux and Fr{\'e}d{\'e}ric Galland},
3         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
4         booktitle = {ACIVS},
5         crossref = {DBLP:conf/acivs/2008},
6         ee = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88458-3_46},
7         pages = {506--517},
8         title = {Nonparametric Level-Set Segmentation Based on the Minimization of the Stochastic Complexity},
9         year = {2008}
10 }
11
12 @inproceedings{KauffmannP08,
13         author = {Claude Kauffmann and Nicolas Piche},
14         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
15         booktitle = {ICPR},
16         crossref = {DBLP:conf/icpr/2008},
17         ee = {http://dx.doi.org/10.1109/ICPR.2008.4761628},
18         pages = {1--4},
19         title = {Cellular automaton for ultra-fast watershed transform on GPU},
20         year = {2008}
21 }
22
23 @article{cremD09,
24         address = {Los Alamitos, CA, USA},
25         author = {Thomas Schoenemann and Daniel Cremers},
26         doi = {10.1109/TPAMI.2009.79},
27         issn = {0162-8828},
28         journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
29         pages = {1153--1164},
30         publisher = {IEEE Computer Society},
31         title = {A Combinatorial Solution for Model-Based Image Segmentation and Real-Time Tracking},
32         volume = {32},
33         year = {2010}
34 }
35
36 @article{KassWT88,
37         author = {Michael Kass and Andrew P. Witkin and Demetri Terzopoulos},
38         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
39         ee = {http://dx.doi.org/10.1007/BF00133570},
40         journal = {International Journal of Computer Vision},
41         number = {4},
42         pages = {321--331},
43         title = {Snakes: Active contour models},
44         volume = {1},
45         year = {1988}
46 }
47
48 @article{XuP98,
49         author = {Chenyang Xu and Jerry L. Prince},
50         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
51         ee = {http://dx.doi.org/10.1109/83.661186},
52         journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
53         number = {3},
54         pages = {359--369},
55         title = {Snakes, shapes, and gradient vector flow},
56         volume = {7},
57         year = {1998}
58 }
59
60 @article{GallandBR03,
61         author = {Fr{\'e}d{\'e}ric Galland and Nicolas Bertaux and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier},
62         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
63         ee = {http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2003.816005},
64         journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
65         number = {9},
66         pages = {995--1006},
67         title = {Minimum description length synthetic aperture radar image segmentation},
68         volume = {12},
69         year = {2003}
70 }
71
72 @article{Brunett,
73         abstract = {Abstract. Active contours have been proven to be a powerful semiautomatic image segmentation approach, that seems to cope with many applications and different image modalities. However, they exhibit inherent drawbacks, including the sensibility to contour initialization due to the limited capture range of image edges and problems with concave boundary regions. The Gradient Vector Flow replaces the traditional image force and provides an enlarged capture range as well as enhanced concavity extraction capabilities, but it involves an expensive computational effort and considerably increased memory requirements at the time of computation. In this paper, we present an enhancement of the active contour model to facilitate semiautomatic contour detection in huge images. We propose a tile-based image decomposition accompanying an image force computation scheme on demand in order to minimize both computational and memory requirements. We show an efficient implementation of this approach on the basis of general purpose GPU processing providing for continuous active contour deformation without a considerable delay.},
74         author = {Enrico {Dipl.-Inf. Kienel} and Guido {Prof. Dr. Brunnett}},
75         institution = {MONARCH - Dokumenten- und Publikationsservice [http://archiv.tu-chemnitz.de/cgi-bin/interfaces/oai/oai2.pl] (Germany)},
76         keywords = {Active Contours; GPGPU; Gradient Vector Flow; Image Segmentation; Snakes; Tiling; 004},
77         location = {http://www.scientificcommons.org/41680702},
78         publisher = {TU Chemnitz, Fakult{\"a}t f{\"u}r Informatik},
79         title = {GPU-Accelerated Contour Extraction on Large Images Using Snakes},
80         url = {http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2009/0035},
81         year = {2009}
82 }
83
84 @article{ChesnaudRB99,
85         author = {Christophe Chesnaud and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier and Vlady Boulet},
86         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
87         ee = {http://www.computer.org/tpami/tp1999/i1145abs.htm},
88         journal = {IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.},
89         number = {11},
90         pages = {1145--1157},
91         title = {Statistical Region Snake-Based Segmentation Adapted to Different Physical Noise Models},
92         volume = {21},
93         year = {1999}
94 }
95
96 @article{GermainR01,
97         author = {Olivier Germain and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier},
98         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
99         journal = {Pattern Recognition Letters},
100         number = {10},
101         pages = {1125--1132},
102         title = {Statistical active grid for segmentation refinement},
103         volume = {22},
104         year = {2001}
105 }
106
107 @article{Ruch01,
108         author = {Olivier Ruch and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier},
109         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
110         ee = {http://www.computer.org/tpami/tp1999/i1145abs.htm},
111         journal = {Optics Letters},
112         month = {july},
113         number = {13},
114         title = {Minimal-complexity segmentation with a polygonal snake adapted to different optical noise models},
115         volume = {26},
116         year = {2001}
117 }
118
119 @techreport{BlellochTR90,
120         author = {Guy~E. Blelloch},
121         institution = {School of Computer Science, Carnegie Mellon University},
122         month = nov,
123         number = {CMU-CS-90-190},
124         title = {Prefix Sums and Their Applications},
125         year = 1990
126 }
127
128 @inbook{Harris07,
129         author = {Mark Harris and Shubhabrata Sengupta and John D. Owens},
130         chapter = {39 - Parallel Prefix Sum with CUDA},
131         edition = {first},
132         isbn = {9780321545428},
133         publisher = {Addison-Wesley Professional},
134         title = {Gpu gems 3},
135         year = {2007}
136 }
137
138 @manual{CUDAPG,
139         month = {7},
140         organization = {NVIDIA Corporation},
141         title = {NVIDIA CUDA C Programming Guide v3.1.1},
142         year = {2010}
143 }
144
145 @manual{CUDAFC,
146         month = {7},
147         organization = {NVIDIA Corporation},
148         title = {NVIDIA Fermi Compatibility Guide},
149         year = {2010}
150 }
151
152 @manual{CUDAFT,
153         month = {7},
154         organization = {NVIDIA Corporation},
155         title = {NVIDIA Fermi Tuning Guide},
156         year = {2010}
157 }
158
159 @inproceedings{Dabov09bm3dimage,
160         author = {Kostadin Dabov and Ro Foi and Vladimir Katkovnik and Karen Egiazarian},
161         booktitle = {Proc. Workshop on Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations (SPARS{\rq}09},
162         title = {BM3D Image Denoising with Shape-Adaptive Principal Component Analysis},
163         year = {2009}
164 }
165
166 @article{Bertaux:04,
167         abstract = {We propose a method based on the maximum-likelihood technique for removing speckle patterns that plague coherent images. The proposed method is designed for images whose gray levels vary continuously in space. The image model is based on a lattice of nodes corresponding to vertices of triangles in which the gray level of each pixel is produced by linear interpolation. A constraint on isoline gray levels is introduced to regularize the solution.},
168         author = {Nicolas Bertaux and Yann Frauel and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier and Bahram Javidi},
169         doi = {10.1364/JOSAA.21.002283},
170         journal = {J. Opt. Soc. Am. A},
171         keywords = {Coherence and statistical optics; Noise in imaging systems; Image processing; Image reconstruction techniques},
172         month = {Dec},
173         number = {12},
174         pages = {2283--2291},
175         publisher = {OSA},
176         title = {Speckle removal using a maximum-likelihood technique with isoline gray-level regularization},
177         url = {http://josaa.osa.org/abstract.cfm?URI=josaa-21-12-2283},
178         volume = {21},
179         year = {2004}
180 }
181
182 @article{Wang04imagequality,
183         author = {Zhou Wang and Alan Conrad Bovik and Hamid Rahim Sheikh and Student Member and Eero P. Simoncelli and Senior Member},
184         journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
185         pages = {600--612},
186         title = {Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity},
187         volume = {13},
188         year = {2004}
189 }
190
191 @proceedings{denoiselab,
192         author = {Steven Lansel},
193         journal = {Scholl of electrical Engineering},
194         month = oct,
195         school = {Stanford University},
196         title = {DenoiseLab Philosophy: A Standard Test Set and Evaluation Method to Compare Denoising Algorithms},
197         year = {2007}
198 }
199
200 @article{denoisereview,
201         author = {A. Buades and B. Coll and J.M. Morel},
202         issn = {1540-3459},
203         journal = {Multiscale Modeling and Simulation},
204         number = {2},
205         pages = {490--530},
206         publisher = {Society for Industrial and Applied Mathematics},
207         title = {A Review of Image Denoising Algorithms, with a New One},
208         volume = {4},
209         year = {2005}
210 }
211
212 @incollection{springerlink:10.1007/3-540-48236-9_16,
213         affiliation = {CMLA, ENS Cachan 61, av du Pr{\'e}sident Wilson 94235 Cachan Cedex France},
214         author = {Pascal Monasse and Fr{\'e}d{\'e}ric Guichard},
215         booktitle = {Scale-Space Theories in Computer Vision},
216         editor = {Mads Nielsen and Peter Johansen and Ole Olsen and Joachim Weickert},
217         isbn = {978-3-540-66498-7},
218         keyword = {Computer Science},
219         note = {10.1007/3-540-48236-9\_16},
220         pages = {175--186},
221         publisher = {Springer Berlin / Heidelberg},
222         series = {Lecture Notes in Computer Science},
223         title = {Scale-Space from a Level Lines Tree},
224         url = {http://dx.doi.org/10.1007/3-540-48236-9\_16},
225         volume = {1682},
226         year = {1999}
227 }
228
229 @inproceedings{caselles97,
230         author = {Vincent Caselles and Bartomeu Coll and Jean-Michel Morel},
231         isbn = {978-3-540-63167-5},
232         journal = {First International Conference on Scale-Space Theory in Computer Vision (Scale-Space'97)},
233         month = {07},
234         pages = {29--49},
235         publisher = {Springer},
236         title = {Scale space versus topographic map for natural images},
237         year = {1997}
238 }
239
240 @book{matheron75,
241         author = {Georges Matheron},
242         isbn = {0-471-57621-2},
243         publisher = {Wiley},
244         title = {Random sets and integral geometry},
245         year = {1975}
246 }
247
248 @article{BuadesCM06,
249         author = {Antoni Buades and Bartomeu Coll and Jean-Michel Morel},
250         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
251         ee = {http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TIP.2006.871137},
252         journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
253         number = {6},
254         pages = {1499--1505},
255         title = {The staircasing effect in neighborhood filters and its solution},
256         volume = {15},
257         year = {2006}
258 }
259
260 @inproceedings{mcguire2008median,
261         author = {Morgan Mc{G}uire},
262         booktitle = {ShaderX6},
263         month = {February},
264         title = {A fast, small-radius GPU median filter},
265         url = {http://graphics.cs.williams.edu/papers/MedianShaderX6},
266         year = {2008}
267 }
268
269 @article{ipol.2011.bcm_nlm,
270         author = {Bartomeu Coll and Jean-Michel Morel and Antoni Buades},
271         journal = {Image Processing On Line},
272         title = {Non-local Means Denoising},
273         doi = {10.5201/ipol.2011.bcm_nlm},
274         year = 2011
275 }
276
277 @article{PALHANOXAVIERDEFONTES,
278     hal_id = {inria-00476122},
279     url = {http://hal.inria.fr/inria-00476122},
280     title = {{Real time ultrasound image denoising}},
281     author = {Palhano Xavier De Fontes, Fernanda and Andrade Barroso, Guillermo and Coup{\'e}, Pierrick and Hellier, Pierre},
282     abstract = {{Image denoising is the process of removing the noise that perturbs image analysis methods. In some applications like segmentation or registration, denoising is intended to smooth homogeneous areas while preserving the contours. In many applications like video analysis, visual servoing or image-guided surgical interventions, real-time denoising is required. This paper presents a method for real-time denoising of ultrasound images: a modified version of the NL-means method is presented that incorporates an ultrasound dedicated noise model, as well as a GPU implementation of the algorithm. Results demonstrate that the proposed method is very efficient in terms of denoising quality and is real-time.}},
283     language = {Anglais},
284     affiliation = {VISAGES : Vision Action et Gestion d'Informations en Sant{\'e} - VISAGES , Service Exp{\'e}rimentation et D{\'e}veloppement - SED , Montreal Neurological Institute , SERPICO - INRIA},
285     publisher = {Springer},
286     journal = {Journal of Real-Time Image Processing},
287     audience = {internationale },
288     doi = {10.1007/s11554-010-0158-5 },
289     year = {2010},
290     month = May,
291     pdf = {http://hal.inria.fr/inria-00476122/PDF/JRTIP.pdf},
292 }
293
294
295 @inproceedings{YangTA09,
296         author = {Qingxiong Yang and Kar-Han Tan and Narendra Ahuja},
297         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
298         booktitle = {CVPR},
299         crossref = {DBLP:conf/cvpr/2009},
300         pages = {557--564},
301         title = {Real-time O(1) bilateral filtering},
302         url = {http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CVPRW.2009.5206542},
303         year = {2009}
304 }
305
306 @proceedings{DBLP:conf/cvpr/2009,
307   title     = {2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision
308                and Pattern Recognition (CVPR 2009), 20-25 June 2009, Miami,
309                Florida, USA},
310   booktitle = {CVPR},
311   publisher = {IEEE},
312   year      = {2009},
313   isbn      = {978-1-4244-3992-8},
314   bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de}
315 }
316
317
318
319 @article{abs-1104,
320         author = {Gleb Beliakov},
321         bibsource = {DBLP, http://dblp.uni-trier.de},
322         journal = {CoRR},
323         title = {Parallel calculation of the median and order statistics on GPUs with application to robust regression},
324         url = {http://arxiv.org/abs/1104.2732},
325         volume = {abs/1104.2732},
326         year = {2011}
327 }
328
329 @inproceedings{chen09,
330         author = {Wei Chen and M. Beister and Y. Kyriakou and M. Kachelries},
331         booktitle = {Nuclear Science Symposium Conference Record (NSS/MIC), 2009 IEEE},
332         doi = {10.1109/NSSMIC.2009.5402323},
333         issn = {1095-7863},
334         keywords = {CUDA-based BVM filter; NVIDIA compute unified device architecture; O(M In M) computational complexity; O(M2) computational complexity; branchless vectorized median filter; computerised tomography; data-level parallelism; fast accessing scheme; high performance median filtering; memory layout; modern commodity graphics processing units; pivot median filter; vectorized median computation; biology computing; computerised tomography; medical image processing},
335         month = {24 2009-nov. 1},
336         pages = {4142--4147},
337         title = {High performance median filtering using commodity graphics hardware},
338         year = {2009}
339 }
340
341 @inproceedings{sanchezICASSP12,
342         author = {Ricardo M. Sanchez and Paul A. Rodriguez},
343         booktitle = {Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2012 IEEE International Conference on},
344         doi = {10.1109/ICASSP.2012.6288187},
345         issn = {1520-6149},
346         month = {march},
347         pages = {1549--1552},
348         title = {Bidimensional median filter for parallel computing architectures},
349         year = {2012}
350 }
351
352 @INPROCEEDINGS{6036776, 
353 author={Perrot, G. and Domas, S. and Couturier, R. and Bertaux, N.}, 
354 booktitle={Computer and Information Technology (CIT), 2011 IEEE 11th International Conference on}, title={GPU Implementation of a Region Based Algorithm for Large Images Segmentation}, 
355 year={2011}, 
356 month={31 2011-sept. 2}, 
357 volume={}, 
358 number={}, 
359 pages={291 -298}, 
360 keywords={GPU implementation;Nvidia GPU architecture;algorithmic optimization;graphical processing units;image computing;image segmentation;image size;multicore CPU;multithreaded execution capability;region based algorithm;region-based active contour technique;snake algorithm;computer graphic equipment;coprocessors;image enhancement;image segmentation;multi-threading;multiprocessing systems;optimisation;}, 
361 doi={10.1109/CIT.2011.60}, 
362 ISSN={},}