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index 7cf0689..ef6ed9d 100644
--- a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
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@@ -83,7 +83,7 @@ Cet indicateur seul est cependant insuffisant pour caractÃ©riser convenablement
 \label{fig-ny-noises}
 \end{figure}
 
-\subsection{Les opÃ©rateurs de base}
+\subsection{Les opÃ©rateurs de base}\label{sec-op-base}
 \subsubsection{Le filtre de convolution}
 L'opÃ©ration la plus employÃ©e dans les procÃ©dÃ©s de traitement d'image est sans doute la convolution. Selon les valeurs affectÃ©es aux coefficients du masque, le filtrage par convolution permet de rÃ©aliser bon nombre de traitements comme la rÃ©duction de bruit par moyennage ou noyau gaussien ou encore la dÃ©tection de contours. 
 Si la fonction dÃ©finissant le masque de convolution est notÃ©e $h$, l'expression gÃ©nÃ©rale de la valeur estimÃ©e de pixel de coordonnÃ©es $(i,j)$ est donnÃ©e par
@@ -197,7 +197,7 @@ Les rÃ©sultats montrent que l'emploi de texture comme mÃ©moire principale pour l
 Le meilleur rÃ©sultat obtenu dans les conditions dÃ©taillÃ©es prÃ©cÃ©demment, sur architecture GT200 (carte GTX280) est de 1.4~ms pour le calcul, ce qui rÃ©alise un dÃ©bit global de 945~MP/s lorsque l'on prend en compte les temps de transfert aller et retour des images (1.5~ms d'aprÃ¨s nos mesures).
 Nous continuerons d'utiliser cette mesure de dÃ©bit en \textit{Pixels par seconde} pour toutes les Ã©valuations Ã  venir ; elle permet en particulier de fournir des valeurs de performance indÃ©pendantes de la taille des images soumises au traitement.
 
-\subsection{Le filtre mÃ©dian}
+\subsection{Le filtre mÃ©dian}\label{sec-median}
 On connait peu de versions GPU du filtre mÃ©dian, peut-Ãªtre en raison des implÃ©mentations CPU performantes et gÃ©nÃ©riques que l'on a dÃ©jÃ  Ã©voquÃ©es (voir par exemple \cite{4287006}) et dont le portage sur GPU ne laisse pas entrevoir de potentiel, ou bien reste Ã  inventer. NÃ©anmoins, une bibliothÃ¨que commerciale (LibJacket et ArrayFire) en propose une implÃ©mentation GPU dont nous avons pu mesurer les performances pour un masque de 3$\times$3 et qui est Ã©galement prise comme rÃ©fÃ©rence par Sanchez \textit{et al.} pour Ã©valuer les performances de leur propre implÃ©mentation appelÃ©e 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 @@ ParallÃ¨lement, on trouve aussi des implÃ©mentations de filtre mÃ©dian dans des
 
 Il faut noter enfin que certains codes sont plus performants sur l'ancienne architecture GT200/Tesla que sur la plus rÃ©cente Fermi ; c'est le cas pour l'implÃ©mentation du mÃ©dian incluse dans la bibliothÃ¨que ArrayFire et nous reviendrons sur les raisons de cette perte de performances constatÃ©e au passage Ã  une architecture plus rÃ©cente dans le chapitre consacrÃ© Ã  notre implÃ©mentation du filtre mÃ©dian.
 
-\subsection{Le filtre bilatÃ©ral}  
+\subsection{Le filtre bilatÃ©ral}\label{sec-bilateral}
+  
 Le filtre bilatÃ©ral a Ã©tÃ© plus abordÃ© et un certain nombre de publications font Ã©tat d'implÃ©mentations rapides. 
 Une implÃ©mentation Ã  temps constant en est proposÃ©e par Yang \textit{et al.} \cite{5206542} et s'exÃ©cute entre 3.7~ms et 15~ms pour une image de 1~MP. Cela ne constitue pas une rÃ©fÃ©rence de vitesse pour les masques de petite taille, mais devient compÃ©titif pour des masque de grande taille (plus de 400 pixels dans le voisinage).
 Une autre plus classique, employÃ©e dans la gÃ©nÃ©ration des images mÃ©dicales tomographiques, annonce 16~ms pour un masque de 11$\times$11 sur une image de 0.25~MP.
