PRESENTATION/index.html~

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   6 "HTML Tidy for Linux (vers 25 March 2009), see www.w3.org" />
   7 <title>Algorithmes rapides sur GPU</title>
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   9 "Hovercraft! 1.0 http://regebro.github.com/hovercraft" />
  10 <meta name="author" content="Gilles Perrot" />
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  24 <div id="impress">
  25 <div class="step" step="0" id="titre" data-x="0" data-y="0">
  26 <h1 id="traitement-d-images-sur-gpu">TRAITEMENT D'IMAGES SUR
  27 GPU</h1>
  28 <h2 id=
  29 "algorithmes-parralleles-rapides-pour-le-filtrage-et-la-segmentation-des-images-bruitee-sur-gpu">
  30 Algorithmes parrall&egrave;les rapides pour le filtrage et la
  31 segmentation des images bruit&eacute;e sur GPU.</h2>
  32 <h3 id="gilles-perrot">Gilles Perrot</h3>
  33 <h3 id="universite-de-franche-comte-institut-femto-st">
  34 Universit&eacute; de Franche-Comt&eacute;, Institut FEMTO-ST</h3>
  35 <h3 id="departement-informatique-equipe-and">D&eacute;partement
  36 Informatique - &eacute;quipe AND</h3>
  37 </div>
  38 <div class="step" step="1" data-x="1600" data-y="0">
  39 <h1 id="contexte">CONTEXTE</h1>
  40 <h2 id="general">G&eacute;n&eacute;ral</h2>
  41 <ul>
  42 <li>Le traitement des images est un domaine tr&egrave;s vaste et
  43 l'objet de nombreux travaux.</li>
  44 <li>Les capteurs num&eacute;riques et les conditions de prise sont
  45 &agrave; l'origine de perturbations diverses : le bruit.</li>
  46 <li>La segmentation en particulier repr&eacute;sente un enjeux
  47 important, mais aucun algorithme universel n'a encore
  48 &eacute;t&eacute; &eacute;labor&eacute;.</li>
  49 <li>L'accroissement des capacit&eacute;s de calcul va de pair avec
  50 l'augmentation des r&eacute;solutions.</li>
  51 <li>Les traitements envisag&eacute;s sont de plus en plus
  52 &eacute;volu&eacute;s et requi&egrave;rent souvent un temps de
  53 calcul accru.</li>
  54 <li>Les performances brutes des GPUs (Graphical Processing Units)
  55 font esp&eacute;rer des acc&eacute;l&eacute;rations
  56 importantes.</li>
  57 </ul>
  58 <div class="notes">
  59 <ul>
  60 <li>on recense plus de 4000 algorithmes de segmentation</li>
  61 <li>La segmentation intervient dans beaucoup d'applications : du
  62 tracking &agrave; la d&eacute;tection ou &agrave; l'extraction de
  63 caract&eacute;ristiques diverses.</li>
  64 <li>Mais aujourd'hui encore, une bonne segmentation est celle qui
  65 permet d'extraire ce que l'on attend =&gt; l'algorithme
  66 d&eacute;pend du probl&egrave;me.</li>
  67 <li>La croissance des capacit&eacute;s de calcul des GPUs &agrave;
  68 &eacute;t&eacute; beaucoup plus forte que celle des CPUs.</li>
  69 </ul>
  70 </div>
  71 </div>
  72 <div class="step" step="2" data-x="3200" data-y="0">
  73 <h1 id="id1">CONTEXTE</h1>
  74 <h2 id="images-traitees">Images trait&eacute;es</h2>
  75 <ul>
  76 <li>Nous nous sommes focalis&eacute;s sur les <em>images
  77 naturelles</em> (au sens de Caselles)</li>
  78 </ul>
  79 <blockquote>
  80 <ul>
  81 <li>r&eacute;alis&eacute;es en lumi&egrave;re naturelle, en
  82 int&eacute;rieur aussi bien qu'en ext&eacute;rieur,</li>
  83 <li>prises avec un dispositif standard (CMOS, CCD).</li>
  84 </ul>
  85 </blockquote>
  86 <ul>
  87 <li>La grande majorit&eacute; des travaux que nous
  88 pr&eacute;sentons a port&eacute; sur les images en niveau de gris
  89 (8 ou 16 bits).</li>
  90 </ul>
  91 <div class="notes">
  92 <p>Toutefois, la plupart des algorithmes que nous proposons
  93 s'&eacute;tend simplement &agrave; d'autres types d'images, comme
  94 les images en couleur ou celles issues des imageries ultrasonore ou
  95 RADAR &agrave; ouverture synth&eacute;tique.</p>
  96 </div>
  97 </div>
  98 <div class="step" step="3" data-x="4800" data-y="0">
  99 <h1 id="id2">CONTEXTE</h1>
 100 <h2 id="traitements-de-haut-niveau-deux-approches">Traitements de
 101 haut niveau : deux approches</h2>
 102 <ol>
 103 <li><strong>Pr&eacute;traiter</strong> et effectuer les traitements
 104 de haut niveau sur des images
 105 <em>am&eacute;lior&eacute;es</em>.</li>
 106 </ol>
 107 <blockquote>
 108 <ul>
 109 <li>permet, <em>a priori</em>, de r&eacute;duire le co&ucirc;t des
 110 traitements de haut niveau.</li>
 111 <li>les pr&eacute;traitements ont eux aussi un co&ucirc;t, en temps
 112 de calcul et potentiellement en information.</li>
 113 </ul>
 114 </blockquote>
 115 <ol>
 116 <li><strong>Ne pas pr&eacute;traiter</strong> et effectuer les
 117 traitements de haut niveau sur les images bruit&eacute;es.</li>
 118 </ol>
 119 <blockquote>
 120 <ul>
 121 <li>permet de ne pas subir la perte d'information
 122 occasionn&eacute;e par le pr&eacute;traitement.</li>
 123 <li>les traitements de haut niveau sont, <em>a priori</em>, plus
 124 co&ucirc;teux.</li>
 125 </ul>
 126 </blockquote>
 127 <h2 id="nos-orientations">Nos orientations</h2>
 128 <ul>
 129 <li>Acc&eacute;lerer les pr&eacute;traitements, comme le
 130 d&eacute;bruitage, pour allouer du temps aux op&eacute;rations de
 131 haut niveau.</li>
 132 <li>Proposer des algorithmes de haut niveau rapides, op&eacute;rant
 133 directement sur les images bruit&eacute;es.</li>
 134 </ul>
 135 <div class="notes">
 136 <p>l'algo LNIV peut-&ecirc;tre consid&eacute;r&eacute; comme
 137 pr&eacute;traitement ou comme haut-niveau selon le point de
 138 vue.</p>
 139 </div>
 140 </div>
 141 <div class="step" step="4" data-x="6400" data-y="0">
 142 <h1 id="travaux-anterieurs">TRAVAUX ANT&Eacute;RIEURS</h1>
 143 </div>
 144 </div>
 145 <div id="hovercraft-help">
 146 <table>
 147 <tr>
 148 <th>Space</th>
 149 <td>Forward</td>
 150 </tr>
 151 <tr>
 152 <th>Left, Down, Page Down</th>
 153 <td>Next slide</td>
 154 </tr>
 155 <tr>
 156 <th>Right, Up, Page Up</th>
 157 <td>Previous slide</td>
 158 </tr>
 159 <tr>
 160 <th>P</th>
 161 <td>Open presenter console</td>
 162 </tr>
 163 <tr>
 164 <th>H</th>
 165 <td>Toggle this help</td>
 166 </tr>
 167 </table>
 168 </div>
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 174 </html>