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20 sep
[these_gilles.git] / THESE / these.aux
index 9e64a83d40a71734935408f613831f04285d1f0c..fc1f3afce37ffcf06b8501393d67c68026b2c742 100644 (file)
 \citation{4310076}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.5}Les techniques de segmentation}{23}{section.2.5}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.1}Analyse d'histogramme}{23}{subsection.2.5.1}}
+\newlabel{sec-histo}{{2.5.1}{23}{Analyse d'histogramme\relax }{subsection.2.5.1}{}}
 \newlabel{fig-histo-cochon-a}{{2.9(a)}{24}{Subfigure 2 2.9(a)\relax }{subfigure.2.9.1}{}}
 \newlabel{sub@fig-histo-cochon-a}{{(a)}{24}{Subfigure 2 2.9(a)\relax }{subfigure.2.9.1}{}}
 \newlabel{fig-histo-cochon-b}{{2.9(b)}{24}{Subfigure 2 2.9(b)\relax }{subfigure.2.9.2}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{24}{figure.2.9}}
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 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 99 apr\IeC {\`e}s 5 it\IeC {\'e}rations.}}}{24}{figure.2.9}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.2}Analyse de graphe}{24}{subsection.2.5.2}}
 \citation{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359}
 \@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {1}{\ignorespaces Calcul du seuil de s\IeC {\'e}paration des segments de l'histogramme.}}{25}{algocfline.1}}
 \newlabel{algo-histo-cochon}{{1}{25}{Analyse d'histogramme\relax }{algocfline.1}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.2}Partitionnement de graphe}{25}{subsection.2.5.2}}
 \citation{wu1993optimal}
 \citation{wang2001image}
 \citation{wang2003image}
 \citation{felzenszwalb2004efficient}
 \citation{shi2000normalized}
 \citation{shi2000normalized}
-\citation{macqueen1967some}
+\citation{ford1955simple}
+\citation{boykov2004experimental}
+\citation{chandran2009computational}
+\citation{cherkassky1997implementing}
+\citation{hochbaum2013simplifications}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit  {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5.}}{26}{figure.2.10}}
 \newlabel{fig-graph-cochon}{{2.10}{26}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 à 5}{figure.2.10}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{26}{figure.2.10}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{26}{figure.2.10}}
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 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{26}{figure.2.10}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.3}kernel-means, mean-shift et d\IeC {\'e}riv\IeC {\'e}s}{26}{subsection.2.5.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.3}kernel-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{26}{subsection.2.5.3}}
+\citation{macqueen1967some}
 \citation{agarwal2002exact}
 \citation{arora1998approximation}
 \citation{pelleg2000x}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{28}{figure.2.12}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.4}Les contours actifs, ou \textit  {snakes}}{28}{subsection.2.5.4}}
 \citation{KassWT88}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.13}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit  {snake}, dans sa version originale. Les param\IeC {\`e}tres d'\IeC {\'e}lasticti\IeC {\'e}, de raideur et d'attraction ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} fix\IeC {\'e}s respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. }}{29}{figure.2.13}}
-\newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{2.13}{29}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit {snake}, dans sa version originale. Les paramètres d'élastictié, de raideur et d'attraction ont été fixés respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. \relax }{figure.2.13}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et suivant chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{29}{figure.2.13}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{29}{figure.2.13}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{29}{figure.2.13}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la centi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration. C'est le contour final.}}}{29}{figure.2.13}}
 \citation{osher1988fronts}
 \citation{adalsteinsson1994fast}
 \citation{sethian1996fast}
 \citation{GallandBR03}
 \citation{GermainR01}
 \citation{arbelaez2011contour}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.13}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit  {snake}, dans sa version originale. Les param\IeC {\`e}tres d'\IeC {\'e}lasticti\IeC {\'e}, de raideur et d'attraction ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} fix\IeC {\'e}s respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. }}{30}{figure.2.13}}
+\newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{2.13}{30}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit {snake}, dans sa version originale. Les paramètres d'élastictié, de raideur et d'attraction ont été fixés respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. \relax }{figure.2.13}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et suivant chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{30}{figure.2.13}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{30}{figure.2.13}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{30}{figure.2.13}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la centi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration. C'est le contour final.}}}{30}{figure.2.13}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.5}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{30}{subsection.2.5.5}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.6}L'\IeC {\'e}tat de l'art des impl\IeC {\'e}mentations GPU}{31}{section.2.6}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}La segmentation orient\IeC {\'e}e r\IeC {\'e}gions dans les images bruit\IeC {\'e}es}{33}{chapter.3}}
+\citation{fluck2006gpu}
+\citation{lefohn2003interactive}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.6}Les impl\IeC {\'e}mentations GPU des techniques de segmentation}{31}{section.2.6}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.6.1}Calcul d'histogramme}{31}{subsection.2.6.1}}
+\citation{Vineet:2009:FMS:1572769.1572796}
+\citation{dixit2005gpu}
+\citation{4563095}
+\citation{kohli2007dynamic}
+\citation{graphcutscuda}
+\citation{graphcutscuda}
+\citation{4563095}
+\citation{graphcutscuda}
+\citation{graphcutscuda}
+\citation{che2008performance}
+\citation{kddcup99}
+\citation{5170921}
+\citation{che2008performance}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.6.2}Partitionnement de graphe}{32}{subsection.2.6.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.6.3}K-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{32}{subsection.2.6.3}}
+\citation{kmeansgpuopengl}
+\citation{li2009mean}
+\citation{vedaldi2008quick}
+\citation{fulkerson2012really}
+\citation{fulkerson2012really}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.14}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du nombre de pixels actifs pour les it\IeC {\'e}ration successives de l'impl\IeC {\'e}mentation de l'algorithme push-relabel de \cite  {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs apr\IeC {\`e}s chaque it\IeC {\'e}ration, en blanc.}}{33}{figure.2.14}}
+\newlabel{fig-graphcutscuda}{{2.14}{33}{Évolution du nombre de pixels actifs pour les itération successives de l'implémentation de l'algorithme push-relabel de \cite {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs après chaque itération, en blanc}{figure.2.14}{}}
+\citation{fulkerson2012really}
+\citation{fulkerson2012really}
+\citation{xiao2010efficient}
+\citation{lefohn2003inter}
+\citation{lefohn2003interactive}
+\citation{rumpf2001level}
+\citation{rumpf2001level}
+\citation{lefohn2005streaming}
+\citation{cates2004gist}
+\citation{jeong2009scalable}
+\citation{jeong2009scalable}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.15}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'impl\IeC {\'e}mentation GPU quick-shift de \cite  {fulkerson2012really}.}}{34}{figure.2.15}}
+\newlabel{fig-quickshift-yo}{{2.15}{34}{Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'implémentation GPU quick-shift de \cite {fulkerson2012really}}{figure.2.15}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{34}{figure.2.15}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =2$}}}{34}{figure.2.15}}
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+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$\tau =20$ et $\sigma =10$}}}{34}{figure.2.15}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.6.4}Snakes et Level set}{34}{subsection.2.6.4}}
+\citation{Roberts:2010:WGA:1921479.1921499}
+\citation{lefohn2003inter}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.16}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels.}}{35}{figure.2.16}}
+\newlabel{fig-meanshift-castle}{{2.16}{35}{Segmentation d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels}{figure.2.16}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{35}{figure.2.16}}
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+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift kd-tree}}}{35}{figure.2.16}}
+\citation{snakegvf06}
+\citation{bauer2009segmentation}
+\citation{li2011robust}
+\citation{snakegvfopencl12}
+\citation{snakegvf06}
+\citation{zheng2012fast}
+\newlabel{fig-l7-brain}{{2.17(a)}{36}{Subfigure 2 2.17(a)\relax }{subfigure.2.17.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-l7-brain}{{(a)}{36}{Subfigure 2 2.17(a)\relax }{subfigure.2.17.1}{}}
+\newlabel{fig-l7-reins}{{2.17(b)}{36}{Subfigure 2 2.17(b)\relax }{subfigure.2.17.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-l7-reins}{{(b)}{36}{Subfigure 2 2.17(b)\relax }{subfigure.2.17.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.17}{\ignorespaces Segmentation d'images issues d'examens IRM par la m\IeC {\'e}thode des level set \IeC {\`a} bande \IeC {\'e}troite.}}{36}{figure.2.17}}
+\newlabel{fig-l7-narrow}{{2.17}{36}{Segmentation d'images issues d'examens IRM par la méthode des level set à bande étroite}{figure.2.17}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Cerveau 256$\times $256$\times $256 en 7~s}}}{36}{figure.2.17}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Reins et aorte, 256$\times $256$\times $272 en 16~s}}}{36}{figure.2.17}}
+\citation{li2011robust}
+\citation{snakegvfopencl12}
+\citation{arbelaez2011contour}
+\citation{5459410}
+\citation{martin2001database}
+\citation{bresenham1965algorithm}
+\citation{martin2001database}
+\citation{martin2001database}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.6.5}Algorithmes hybrides}{37}{subsection.2.6.5}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.18}{\ignorespaces Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite  {martin2001database}}}{38}{figure.2.18}}
+\newlabel{fig-gPb}{{2.18}{38}{Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite {martin2001database}\relax }{figure.2.18}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}La segmentation orient\IeC {\'e}e r\IeC {\'e}gions dans les images bruit\IeC {\'e}es}{39}{chapter.3}}
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 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pr\IeC {\'e}sentation - existant}{33}{section.3.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}La parall\IeC {\`e}lisation du snake polygonal}{33}{section.3.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Le filtrage des images sur GPU}{35}{chapter.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pr\IeC {\'e}sentation - existant}{39}{section.3.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}La parall\IeC {\`e}lisation du snake polygonal}{39}{section.3.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Le filtrage des images sur GPU}{41}{chapter.4}}
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 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Algorithme de r\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{35}{section.4.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Filtre m\IeC {\'e}dian}{35}{section.4.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Filtres de convolution}{35}{section.4.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Algorithme de r\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{41}{section.4.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Filtre m\IeC {\'e}dian}{41}{section.4.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Filtres de convolution}{41}{section.4.3}}
 \bibstyle{plain}
 \bibdata{biblio}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{37}{chapter.5}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{43}{chapter.5}}
 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
-\bibcite{kodakccd}{1}
-\bibcite{adalsteinsson1994fast}{2}
-\bibcite{agarwal2002exact}{3}
-\bibcite{aldinucci2012parallel}{4}
-\bibcite{arbelaez2011contour}{5}
-\bibcite{arora1998approximation}{6}
-\bibcite{bertaux2004speckle}{7}
-\bibcite{1467423}{8}
-\bibcite{BuadesCM06}{9}
-\bibcite{Caselles99topographicmaps}{10}
-\bibcite{chen09}{11}
-\bibcite{1093941}{12}
-\bibcite{cheng1995mean}{13}
-\bibcite{ChesnaudRB99}{14}
-\bibcite{cohen1993surface}{15}
-\bibcite{comaniciu1999mean}{16}
-\bibcite{comaniciu2002mean}{17}
-\bibcite{cutrona1990synthetic}{18}
-\bibcite{Dabov06imagedenoising}{19}
-\bibcite{Dabov09bm3dimage}{20}
-\bibcite{Daubechies:1992:TLW:130655}{21}
-\bibcite{elad2006image}{22}
-\bibcite{felzenszwalb2004efficient}{23}
-\bibcite{foley1994introduction}{24}
-\bibcite{fukunaga1975estimation}{25}
-\bibcite{GallandBR03}{26}
-\bibcite{GermainR01}{27}
-\bibcite{nlmeansgpubelge}{28}
-\bibcite{healey1994radiometric}{29}
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-\bibcite{5402362}{31}
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+\bibcite{aldinucci2012parallel}{5}
+\bibcite{arbelaez2011contour}{6}
+\bibcite{arora1998approximation}{7}
+\bibcite{bauer2009segmentation}{8}
+\bibcite{bertaux2004speckle}{9}
+\bibcite{boykov2004experimental}{10}
+\bibcite{bresenham1965algorithm}{11}
+\bibcite{1467423}{12}
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+\bibcite{chandran2009computational}{17}
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