TRAITEMENT D'IMAGES SUR GPU

Algorithmes parrallèles rapides pour le filtrage et la segmentation des images bruitée sur GPU.

Gilles Perrot

Université de Franche-Comté, Institut FEMTO-ST

Département Informatique - équipe AND

CONTEXTE

Général

• Le traitement des images est un domaine très vaste et l'objet de nombreux travaux.
• Les capteurs numériques et les conditions de prise sont à l'origine de perturbations diverses : le bruit.
• La segmentation en particulier représente un enjeux important, mais aucun algorithme universel n'a encore été élaboré.
• L'accroissement des capacités de calcul va de pair avec l'augmentation des résolutions.
• Les traitements envisagés sont de plus en plus évolués et requièrent souvent un temps de calcul accru.
• Les performances brutes des GPUs (Graphical Processing Units) font espérer des accélérations importantes.

CONTEXTE

Images traitées

• Nous nous sommes focalisés sur les images naturelles (au sens de Caselles)

• réalisées en lumière naturelle, en intérieur aussi bien qu'en extérieur,
• prises avec un dispositif standard (CMOS, CCD).

• La grande majorité des travaux que nous présentons a porté sur les images en niveau de gris (8 ou 16 bits).

CONTEXTE

Traitements de haut niveau : deux approches

1. Prétraiter et effectuer les traitements de haut niveau sur des images améliorées.

• permet, a priori, de réduire le coût des traitements de haut niveau.
• les prétraitements ont eux aussi un coût, en temps de calcul et potentiellement en information.

1. Ne pas prétraiter et effectuer les traitements de haut niveau sur les images bruitées.

• permet de ne pas subir la perte d'information occasionnée par le prétraitement.
• les traitements de haut niveau sont, a priori, plus coûteux.

Nos orientations

• Accélerer les prétraitements, comme le débruitage, pour allouer du temps aux opérations de haut niveau.
• Proposer des algorithmes de haut niveau rapides, opérant directement sur les images bruitées.

TRAVAUX ANTÉRIEURS