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Private GIT Repository
28/08 matin
[these_gilles.git] / THESE / these.aux
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7 \global \let \oldcontentsline\contentsline
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17
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22 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {1}Introduction}{7}{chapter.1}}
23 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
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25 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {2}Le traitement des images bruit\IeC {\'e}es}{11}{chapter.2}}
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28 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.1}Mod\IeC {\`e}le d'image bruit\IeC {\'e}e}{12}{section.2.1}}
29 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Mod\IeC {\`e}les de bruit}{12}{section.2.2}}
30 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le bruit gaussien}{12}{subsection.2.2.1}}
31 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.2}Le speckle}{12}{subsection.2.2.2}}
32 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.3}Le bruit ``sel et poivre''}{13}{subsection.2.2.3}}
33 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.4}Le bruit de Poisson}{13}{subsection.2.2.4}}
34 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.3}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{13}{section.2.3}}
35 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.4}Les techniques de segmentation}{14}{section.2.4}}
36 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.1}Analyse d'histogramme}{14}{subsection.2.4.1}}
37 \@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {1}{\ignorespaces Calcul du seuil de s\IeC {\'e}paration des segments de l'histogramme.}}{15}{algocfline.1}}
38 \newlabel{algo-histo-cochon}{{1}{15}{Analyse d'histogramme\relax }{algocfline.1}{}}
39 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.2}Analyse de graphe}{15}{subsection.2.4.2}}
40 \newlabel{fig-histo-cochon-a}{{2.1(a)}{16}{Subfigure 2 2.1(a)\relax }{subfigure.2.1.1}{}}
41 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-a}{{(a)}{16}{Subfigure 2 2.1(a)\relax }{subfigure.2.1.1}{}}
42 \newlabel{fig-histo-cochon-b}{{2.1(b)}{16}{Subfigure 2 2.1(b)\relax }{subfigure.2.1.2}{}}
43 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-b}{{(b)}{16}{Subfigure 2 2.1(b)\relax }{subfigure.2.1.2}{}}
44 \newlabel{fig-histo-cochon-c}{{2.1(c)}{16}{Subfigure 2 2.1(c)\relax }{subfigure.2.1.3}{}}
45 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-c}{{(c)}{16}{Subfigure 2 2.1(c)\relax }{subfigure.2.1.3}{}}
46 \newlabel{fig-histo-cochon-d}{{2.1(d)}{16}{Subfigure 2 2.1(d)\relax }{subfigure.2.1.4}{}}
47 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-d}{{(d)}{16}{Subfigure 2 2.1(d)\relax }{subfigure.2.1.4}{}}
48 \newlabel{fig-histo-cochon-e}{{2.1(e)}{16}{Subfigure 2 2.1(e)\relax }{subfigure.2.1.5}{}}
49 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-e}{{(e)}{16}{Subfigure 2 2.1(e)\relax }{subfigure.2.1.5}{}}
50 \newlabel{fig-histo-cochon-f}{{2.1(f)}{16}{Subfigure 2 2.1(f)\relax }{subfigure.2.1.6}{}}
51 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-f}{{(f)}{16}{Subfigure 2 2.1(f)\relax }{subfigure.2.1.6}{}}
52 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entr\IeC {\'e}e. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : r\IeC {\'e}sultat de la segmentation.}}{16}{figure.2.1}}
53 \newlabel{fig-histo-cochon}{{2.1}{16}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entrée. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : résultat de la segmentation}{figure.2.1}{}}
54 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{16}{figure.2.1}}
55 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{16}{figure.2.1}}
56 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 101 apr\IeC {\`e}s 4 it\IeC {\'e}rations.}}}{16}{figure.2.1}}
57 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{16}{figure.2.1}}
58 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{16}{figure.2.1}}
59 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 99 apr\IeC {\`e}s 5 it\IeC {\'e}rations.}}}{16}{figure.2.1}}
60 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.3}kernel-means, mean-shift et d\IeC {\'e}riv\IeC {\'e}s}{17}{subsection.2.4.3}}
61 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit  {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5.}}{18}{figure.2.2}}
62 \newlabel{fig-graph-cochon}{{2.2}{18}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 à 5}{figure.2.2}{}}
63 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{18}{figure.2.2}}
64 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{18}{figure.2.2}}
65 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{18}{figure.2.2}}
66 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{18}{figure.2.2}}
67 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{19}{figure.2.3}}
68 \newlabel{fig-kmeans-cochon}{{2.3}{19}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 à 5. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.3}{}}
69 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{19}{figure.2.3}}
70 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{19}{figure.2.3}}
71 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{19}{figure.2.3}}
72 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{19}{figure.2.3}}
73 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 \IeC {\`a} 5. Le volume minimal admis pour un segment est fix\IeC {\'e} \IeC {\`a} 100 pixels. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{20}{figure.2.4}}
74 \newlabel{fig-meanshift-cochon}{{2.4}{20}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 à 5. Le volume minimal admis pour un segment est fixé à 100 pixels. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.4}{}}
75 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{20}{figure.2.4}}
76 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{20}{figure.2.4}}
77 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{20}{figure.2.4}}
78 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{20}{figure.2.4}}
79 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.4}Les contours actifs, ou \textit  {snakes}}{20}{subsection.2.4.4}}
80 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.5}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit  {snake}, dans sa version originale. Les param\IeC {\`e}tres d'\IeC {\'e}lasticti\IeC {\'e}, de viscosit\IeC {\'e}, de raideur et d'attraction ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} fix\IeC {\'e}s respectivement aux valeurs 5, 0, 0.1 et 5. }}{21}{figure.2.5}}
81 \newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{2.5}{21}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit {snake}, dans sa version originale. Les paramètres d'élastictié, de viscosité, de raideur et d'attraction ont été fixés respectivement aux valeurs 5, 0, 0.1 et 5. \relax }{figure.2.5}{}}
82 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et apr\IeC {\`e}s chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{21}{figure.2.5}}
83 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{21}{figure.2.5}}
84 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{21}{figure.2.5}}
85 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la centi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration. C'est le contour final.}}}{21}{figure.2.5}}
86 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.5}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{22}{subsection.2.4.5}}
87 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.5}L'\IeC {\'e}tat de l'art des impl\IeC {\'e}mentations GPU}{22}{section.2.5}}
88 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}La segmentation orient\IeC {\'e}e r\IeC {\'e}gions dans les images bruit\IeC {\'e}es}{23}{chapter.3}}
89 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
90 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
91 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pr\IeC {\'e}sentation - existant}{23}{section.3.1}}
92 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}La parall\IeC {\`e}lisation du snake polygonal}{23}{section.3.2}}
93 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Le filtrage des images sur GPU}{25}{chapter.4}}
94 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
95 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
96 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Algorithme de r\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{25}{section.4.1}}
97 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Filtre m\IeC {\'e}dian}{25}{section.4.2}}
98 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Filtres de convolution}{25}{section.4.3}}
99 \bibdata{biblio.bib}
100 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{27}{chapter.5}}
101 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
102 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}