18 nov 13

[these_gilles.git] / THESE / Chapters / chapter2 / chapter2.tex

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
index 7cf06897a585acf7f8f909866c53a3cd429e261f..ef6ed9d7cfa00d11db258bb6fc8440ae54fbd043 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
@@ -83,7 +83,7 @@ Cet indicateur seul est cependant insuffisant pour caractériser convenablement
 \label{fig-ny-noises}
 \end{figure}
 
 \label{fig-ny-noises}
 \end{figure}
 

-\subsection{Les opérateurs de base}
+\subsection{Les opérateurs de base}\label{sec-op-base}

 \subsubsection{Le filtre de convolution}
 L'opération la plus employée dans les procédés de traitement d'image est sans doute la convolution. Selon les valeurs affectées aux coefficients du masque, le filtrage par convolution permet de réaliser bon nombre de traitements comme la réduction de bruit par moyennage ou noyau gaussien ou encore la détection de contours. 
 Si la fonction définissant le masque de convolution est notée $h$, l'expression générale de la valeur estimée de pixel de coordonnées $(i,j)$ est donnée par
 \subsubsection{Le filtre de convolution}
 L'opération la plus employée dans les procédés de traitement d'image est sans doute la convolution. Selon les valeurs affectées aux coefficients du masque, le filtrage par convolution permet de réaliser bon nombre de traitements comme la réduction de bruit par moyennage ou noyau gaussien ou encore la détection de contours. 
 Si la fonction définissant le masque de convolution est notée $h$, l'expression générale de la valeur estimée de pixel de coordonnées $(i,j)$ est donnée par


@@ -197,7 +197,7 @@ Les résultats montrent que l'emploi de texture comme mémoire principale pour l
 Le meilleur résultat obtenu dans les conditions détaillées précédemment, sur architecture GT200 (carte GTX280) est de 1.4~ms pour le calcul, ce qui réalise un débit global de 945~MP/s lorsque l'on prend en compte les temps de transfert aller et retour des images (1.5~ms d'après nos mesures).
 Nous continuerons d'utiliser cette mesure de débit en \textit{Pixels par seconde} pour toutes les évaluations à venir ; elle permet en particulier de fournir des valeurs de performance indépendantes de la taille des images soumises au traitement.
 
 Le meilleur résultat obtenu dans les conditions détaillées précédemment, sur architecture GT200 (carte GTX280) est de 1.4~ms pour le calcul, ce qui réalise un débit global de 945~MP/s lorsque l'on prend en compte les temps de transfert aller et retour des images (1.5~ms d'après nos mesures).
 Nous continuerons d'utiliser cette mesure de débit en \textit{Pixels par seconde} pour toutes les évaluations à venir ; elle permet en particulier de fournir des valeurs de performance indépendantes de la taille des images soumises au traitement.
 

-\subsection{Le filtre médian}
+\subsection{Le filtre médian}\label{sec-median}

 On connait peu de versions GPU du filtre médian, peut-être en raison des implémentations CPU performantes et génériques que l'on a déjà évoquées (voir par exemple \cite{4287006}) et dont le portage sur GPU ne laisse pas entrevoir de potentiel, ou bien reste à inventer. Néanmoins, une bibliothèque commerciale (LibJacket et ArrayFire) en propose une implémentation GPU dont nous avons pu mesurer les performances pour un masque de 3$\times$3 et qui est également prise comme référence par Sanchez \textit{et al.} pour évaluer les performances de leur propre implémentation appelée PCMF \cite{6288187}. 
 
 Sur architecture GT200 (GTX260), les performances maximales de ces deux versions sont obtenues pour un masque de 3$\times$3 pixels avec respectivement 175~MP/s pour libJacket et 60~MP/s pour PCMF. 
 On connait peu de versions GPU du filtre médian, peut-être en raison des implémentations CPU performantes et génériques que l'on a déjà évoquées (voir par exemple \cite{4287006}) et dont le portage sur GPU ne laisse pas entrevoir de potentiel, ou bien reste à inventer. Néanmoins, une bibliothèque commerciale (LibJacket et ArrayFire) en propose une implémentation GPU dont nous avons pu mesurer les performances pour un masque de 3$\times$3 et qui est également prise comme référence par Sanchez \textit{et al.} pour évaluer les performances de leur propre implémentation appelée PCMF \cite{6288187}. 
 
 Sur architecture GT200 (GTX260), les performances maximales de ces deux versions sont obtenues pour un masque de 3$\times$3 pixels avec respectivement 175~MP/s pour libJacket et 60~MP/s pour PCMF. 


@@ -219,7 +219,8 @@ Parallèlement, on trouve aussi des implémentations de filtre médian dans des
 
 Il faut noter enfin que certains codes sont plus performants sur l'ancienne architecture GT200/Tesla que sur la plus récente Fermi ; c'est le cas pour l'implémentation du médian incluse dans la bibliothèque ArrayFire et nous reviendrons sur les raisons de cette perte de performances constatée au passage à une architecture plus récente dans le chapitre consacré à notre implémentation du filtre médian.
 
 
 Il faut noter enfin que certains codes sont plus performants sur l'ancienne architecture GT200/Tesla que sur la plus récente Fermi ; c'est le cas pour l'implémentation du médian incluse dans la bibliothèque ArrayFire et nous reviendrons sur les raisons de cette perte de performances constatée au passage à une architecture plus récente dans le chapitre consacré à notre implémentation du filtre médian.
 

-\subsection{Le filtre bilatéral}  
+\subsection{Le filtre bilatéral}\label{sec-bilateral}
+  

 Le filtre bilatéral a été plus abordé et un certain nombre de publications font état d'implémentations rapides. 
 Une implémentation à temps constant en est proposée par Yang \textit{et al.} \cite{5206542} et s'exécute entre 3.7~ms et 15~ms pour une image de 1~MP. Cela ne constitue pas une référence de vitesse pour les masques de petite taille, mais devient compétitif pour des masque de grande taille (plus de 400 pixels dans le voisinage).
 Une autre plus classique, employée dans la génération des images médicales tomographiques, annonce 16~ms pour un masque de 11$\times$11 sur une image de 0.25~MP.
 Le filtre bilatéral a été plus abordé et un certain nombre de publications font état d'implémentations rapides. 
 Une implémentation à temps constant en est proposée par Yang \textit{et al.} \cite{5206542} et s'exécute entre 3.7~ms et 15~ms pour une image de 1~MP. Cela ne constitue pas une référence de vitesse pour les masques de petite taille, mais devient compétitif pour des masque de grande taille (plus de 400 pixels dans le voisinage).
 Une autre plus classique, employée dans la génération des images médicales tomographiques, annonce 16~ms pour un masque de 11$\times$11 sur une image de 0.25~MP.