1 \BOOKMARK [0][]{chapter.1}{1 Introduction}{}
2 \BOOKMARK [0][]{chapter.2}{2 Les processeurs graphiques \(GPU\) NVidia\256}{}
3 \BOOKMARK [1][]{section.2.1}{2.1 Pourquoi ?}{chapter.2}
4 \BOOKMARK [1][]{section.2.2}{2.2 Comment ?}{chapter.2}
5 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.1}{2.2.1 Le mat\351riel}{section.2.2}
6 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.2}{2.2.2 Le logiciel}{section.2.2}
7 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.3}{2.2.3 l'Occupancy}{section.2.2}
8 \BOOKMARK [0][]{chapter.3}{3 Le traitement des images bruit\351es}{}
9 \BOOKMARK [1][]{section.3.1}{3.1 Mod\350le d'image bruit\351e}{chapter.3}
10 \BOOKMARK [1][]{section.3.2}{3.2 Mod\350les de bruit}{chapter.3}
11 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.1}{3.2.1 Le bruit gaussien}{section.3.2}
12 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.2}{3.2.2 Le speckle}{section.3.2}
13 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.3}{3.2.3 Le bruit ``sel et poivre''}{section.3.2}
14 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.4}{3.2.4 Le bruit de Poisson}{section.3.2}
15 \BOOKMARK [1][]{section.3.3}{3.3 Les techniques de r\351duction de bruit}{chapter.3}
16 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.3.1}{3.3.1 Les op\351rateurs de base}{section.3.3}
17 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.3.3.1.1}{3.3.1.1 Le filtre de convolution}{subsection.3.3.1}
18 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.3.3.1.2}{3.3.1.2 Le filtre m\351dian}{subsection.3.3.1}
19 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.3.3.1.3}{3.3.1.3 Le filtre bilat\351ral}{subsection.3.3.1}
20 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.3.3.1.4}{3.3.1.4 Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{subsection.3.3.1}
21 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.3.2}{3.3.2 Les algorithmes de filtrage par patches}{section.3.3}
22 \BOOKMARK [1][]{section.3.4}{3.4 Les impl\351mentations sur GPU des algorithmes de filtrage}{chapter.3}
23 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.4.1}{3.4.1 Le filtrage par convolution}{section.3.4}
24 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.4.2}{3.4.2 Le filtre m\351dian}{section.3.4}
25 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.4.3}{3.4.3 Le filtre bilat\351ral}{section.3.4}
26 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.4.4}{3.4.4 Les filtres par patches}{section.3.4}
27 \BOOKMARK [1][]{section.3.5}{3.5 Les techniques de segmentation}{chapter.3}
28 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.5.1}{3.5.1 Analyse d'histogramme}{section.3.5}
29 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.5.2}{3.5.2 Partitionnement de graphe}{section.3.5}
30 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.5.3}{3.5.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s}{section.3.5}
31 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.5.4}{3.5.4 Les contours actifs, ou snakes}{section.3.5}
32 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.5.5}{3.5.5 M\351thodes hybrides}{section.3.5}
33 \BOOKMARK [1][]{section.3.6}{3.6 Les impl\351mentations sur GPU des techniques de segmentation}{chapter.3}
34 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.6.1}{3.6.1 Calcul d'histogramme}{section.3.6}
35 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.6.2}{3.6.2 Partitionnement de graphe}{section.3.6}
36 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.6.3}{3.6.3 K-means, mean-shift et apparent\351s}{section.3.6}
37 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.6.4}{3.6.4 Snakes et Level set}{section.3.6}
38 \BOOKMARK [2][]{subsection.3.6.5}{3.6.5 Algorithmes hybrides}{section.3.6}
39 \BOOKMARK [1][]{section.3.7}{3.7 Conclusion}{chapter.3}
40 \BOOKMARK [0][]{chapter.4}{4 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions}{}
41 \BOOKMARK [1][]{section.4.1}{4.1 Introduction}{chapter.4}
42 \BOOKMARK [1][]{section.4.2}{4.2 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.4}
43 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.1}{4.2.1 Formulation}{section.4.2}
44 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.2}{4.2.2 Optimisation des calculs}{section.4.2}
45 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.3}{4.2.3 Impl\351mentation s\351quentielle}{section.4.2}
46 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.4}{4.2.4 Performances}{section.4.2}
47 \BOOKMARK [1][]{section.4.3}{4.3 Impl\351mentation parall\350le GPU du snake polygonal}{chapter.4}
48 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.3.1}{4.3.1 Pr\351-calculs des images cumul\351es}{section.4.3}
49 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.3.2}{4.3.2 Calcul des contributions des segments}{section.4.3}
50 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.4.3.2.1}{4.3.2.1 Cas particulier des segments dont la pente k v\351rifie |k|1}{subsection.4.3.2}
51 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.3.3}{4.3.3 Performances}{section.4.3}
52 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.3.4}{4.3.4 D\351termination intelligente du contour initial}{section.4.3}
53 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.3.5}{4.3.5 Conclusion}{section.4.3}
54 \BOOKMARK [0][]{chapter.5}{5 R\351duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{}
55 \BOOKMARK [1][]{section.5.1}{5.1 Introduction}{chapter.5}
56 \BOOKMARK [1][]{section.5.2}{5.2 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.5}
57 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.1}{5.2.1 Formulation}{section.5.2}
58 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.5.2.1.1}{5.2.1.1 Isolines \340 un seul segment}{subsection.5.2.1}
59 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.5.2.1.2}{5.2.1.2 Isolines compos\351es de plusieurs segments - crit\350re d'allongement}{subsection.5.2.1}
60 \BOOKMARK [1][]{section.5.3}{5.3 Mod\351lisation des isolines pour l'impl\351mentation parall\350le sur GPU}{chapter.5}
61 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.1}{5.3.1 Isolines \351valu\351es semi-globalement}{section.5.3}
62 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.2}{5.3.2 Isolines \340 segments pr\351-\351valu\351s - mod\350le PI-PD}{section.5.3}
63 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.3}{5.3.3 Mod\350le PI-PD hybride}{section.5.3}
64 \BOOKMARK [3][]{subsubsection.5.3.3.1}{5.3.3.1 Le d\351tecteur de zone \340 faible pente}{subsection.5.3.3}
65 \BOOKMARK [1][]{section.5.4}{5.4 R\351sultats}{chapter.5}
66 \BOOKMARK [1][]{section.5.5}{5.5 Extension aux images couleurs}{chapter.5}
67 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.5.1}{5.5.1 Expression du crit\350re}{section.5.5}
68 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.5.2}{5.5.2 R\351sultats}{section.5.5}
69 \BOOKMARK [1][]{section.5.6}{5.6 Conclusion}{chapter.5}
70 \BOOKMARK [0][]{chapter.6}{6 Le filtre m\351dian sur GPU}{}
71 \BOOKMARK [1][]{section.6.1}{6.1 Introduction}{chapter.6}
72 \BOOKMARK [1][]{section.6.2}{6.2 Les transferts de donn\351es}{chapter.6}
73 \BOOKMARK [1][]{section.6.3}{6.3 Utilisation des registres}{chapter.6}
74 \BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.1}{6.3.1 La s\351lection de la valeur m\351diane}{section.6.3}
75 \BOOKMARK [2][]{subsection.6.3.2}{6.3.2 Masquage des latences}{section.6.3}
76 \BOOKMARK [1][]{section.6.4}{6.4 R\351sultats}{chapter.6}
77 \BOOKMARK [1][]{section.6.5}{6.5 Conclusion}{chapter.6}
78 \BOOKMARK [0][]{chapter.7}{7 Les filtres de convolution sur GPU}{}
79 \BOOKMARK [1][]{section.7.1}{7.1 Introduction}{chapter.7}
80 \BOOKMARK [1][]{section.7.2}{7.2 Impl\351mentation g\351n\351rique de la convolution non s\351parable sur GPU}{chapter.7}
81 \BOOKMARK [1][]{section.7.3}{7.3 Impl\351mentation optimis\351e de la convolution non s\351parable sur GPU}{chapter.7}
82 \BOOKMARK [1][]{section.7.4}{7.4 Cas de la convolution s\351parable}{chapter.7}
83 \BOOKMARK [1][]{section.7.5}{7.5 Conclusion}{chapter.7}
84 \BOOKMARK [0][]{chapter.8}{8 Conclusion g\351n\351rale}{}
