\BOOKMARK [0][]{chapter.1}{1 Introduction}{}
\BOOKMARK [0][]{chapter.2}{2 Le traitement des images bruit\351es}{}
\BOOKMARK [1][]{section.2.1}{2.1 Mod\350le d'image bruit\351e}{chapter.2}
\BOOKMARK [1][]{section.2.2}{2.2 Mod\350les de bruit}{chapter.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.1}{2.2.1 Le bruit gaussien}{section.2.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.2}{2.2.2 Le speckle}{section.2.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.3}{2.2.3 Le bruit ``sel et poivre''}{section.2.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.4}{2.2.4 Le bruit de Poisson}{section.2.2}
\BOOKMARK [1][]{section.2.3}{2.3 Les techniques de r\351duction de bruit}{chapter.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.3.1}{2.3.1 Les op\351rateurs de base}{section.2.3}
\BOOKMARK [3][]{subsubsection.2.3.1.1}{2.3.1.1 Le filtre de convolution}{subsection.2.3.1}
\BOOKMARK [3][]{subsubsection.2.3.1.2}{2.3.1.2 Le filtre m\351dian}{subsection.2.3.1}
\BOOKMARK [3][]{subsubsection.2.3.1.3}{2.3.1.3 Le filtre bilat\351ral}{subsection.2.3.1}
\BOOKMARK [3][]{subsubsection.2.3.1.4}{2.3.1.4 Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{subsection.2.3.1}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.3.2}{2.3.2 Les algorithmes de filtrage par patches}{section.2.3}
\BOOKMARK [1][]{section.2.4}{2.4 Les impl\351mentations GPU des algorithmes de filtrage}{chapter.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.4.1}{2.4.1 Le filtrage par convolution}{section.2.4}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.4.2}{2.4.2 Le filtre m\351dian}{section.2.4}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.4.3}{2.4.3 Le filtre bilat\351ral}{section.2.4}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.4.4}{2.4.4 Les filtres par patches}{section.2.4}
\BOOKMARK [1][]{section.2.5}{2.5 Les techniques de segmentation}{chapter.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.5.1}{2.5.1 Analyse d'histogramme}{section.2.5}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.5.2}{2.5.2 Partitionnement de graphe}{section.2.5}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.5.3}{2.5.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s}{section.2.5}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.5.4}{2.5.4 Les contours actifs, ou snakes}{section.2.5}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.5.5}{2.5.5 M\351thodes hybrides}{section.2.5}
\BOOKMARK [1][]{section.2.6}{2.6 Les impl\351mentations GPU des techniques de segmentation}{chapter.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.6.1}{2.6.1 Calcul d'histogramme}{section.2.6}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.6.2}{2.6.2 Partitionnement de graphe}{section.2.6}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.6.3}{2.6.3 K-means, mean-shift et apparent\351s}{section.2.6}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.6.4}{2.6.4 Snakes et Level set}{section.2.6}
\BOOKMARK [2][]{subsection.2.6.5}{2.6.5 Algorithmes hybrides}{section.2.6}
\BOOKMARK [1][]{section.2.7}{2.7 Conclusion}{chapter.2}
\BOOKMARK [0][]{chapter.3}{3 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions}{}
\BOOKMARK [1][]{section.3.1}{3.1 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.3}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.1.1}{3.1.1 Formulation}{section.3.1}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.1.2}{3.1.2 Optimisation des calculs}{section.3.1}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.1.3}{3.1.3 Impl\351mentation s\351quentielle}{section.3.1}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.1.4}{3.1.4 Performances}{section.3.1}
\BOOKMARK [1][]{section.3.2}{3.2 Impl\351mentation parall\350le GPU du snake polygonal}{chapter.3}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.1}{3.2.1 pr\351-calculs des images cumul\351es}{section.3.2}
\BOOKMARK [2][]{subsection.3.2.2}{3.2.2 Calcul des contribution des segments}{section.3.2}
\BOOKMARK [3][]{subsubsection.3.2.2.1}{3.2.2.1 Cas particulier des segments dont la pente k v\351rifie |k|1}{subsection.3.2.2}
\BOOKMARK [0][]{chapter.4}{4 Le filtrage des images sur GPU}{}
\BOOKMARK [1][]{section.4.1}{4.1 Algorithme de r\351duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{chapter.4}
\BOOKMARK [1][]{section.4.2}{4.2 Filtre m\351dian}{chapter.4}
\BOOKMARK [1][]{section.4.3}{4.3 Filtres de convolution}{chapter.4}
\BOOKMARK [0][]{chapter.5}{5 Conclusion g\351n\351rale}{}