X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/82c062292d36ed7f5cb8e3e913382ca8c47eb379..2145c00e2163c4976cfc5dd2937ac2b5e7515892:/THESE/these.aux

diff --git a/THESE/these.aux b/THESE/these.aux
index 39abc51..9e64a83 100644
--- a/THESE/these.aux
+++ b/THESE/these.aux
@@ -47,19 +47,21 @@
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{14}{figure.2.1}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{14}{figure.2.1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.1}Les op\IeC {\'e}rateurs de base}{14}{subsection.2.3.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.1}Les algorithmes de voisinage}{14}{subsubsection.2.3.1.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.1}Le filtre de convolution}{14}{subsubsection.2.3.1.1}}
 \citation{tukey77}
 \citation{4287006}
-\citation{710815}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{15}{figure.2.2}}
 \newlabel{fig-ny-convo}{{2.2}{15}{Filtrage par convolution}{figure.2.2}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{15}{figure.2.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{15}{figure.2.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{15}{figure.2.2}}
-\newlabel{convoDef}{{2.1}{15}{Les algorithmes de voisinage\relax }{equation.2.3.1}{}}
+\newlabel{convoDef}{{2.1}{15}{Le filtre de convolution\relax }{equation.2.3.1}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{15}{subsubsection.2.3.1.2}}
+\citation{710815}
 \citation{1521458}
 \citation{4587843}
 \citation{BuadesCM06}
+\citation{bertaux2004speckle}
 \citation{Mallat:2008:WTS:1525499}
 \citation{Daubechies:1992:TLW:130655}
 \citation{1093941}
@@ -71,7 +73,7 @@
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{16}{figure.2.3}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{16}{figure.2.3}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{16}{figure.2.3}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.2}Les algorithmes par dictionnaire}{16}{subsubsection.2.3.1.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{16}{subsubsection.2.3.1.3}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction de bruit gaussien par filtrage bilat\IeC {\'e}ral de voisinage 5$\times $5. $\sigma _S$ et $\sigma _I$ sont les \IeC {\'e}carts type des fonctions gaussiennes de pond\IeC {\'e}ration spatiale et d'intensit\IeC {\'e}.}}{17}{figure.2.4}}
 \newlabel{fig-ny-bilat}{{2.4}{17}{Réduction de bruit gaussien par filtrage bilatéral de voisinage 5$\times $5. $\sigma _S$ et $\sigma _I$ sont les écarts type des fonctions gaussiennes de pondération spatiale et d'intensité}{figure.2.4}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{17}{figure.2.4}}
@@ -91,7 +93,8 @@
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{18}{figure.2.5}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{18}{figure.2.5}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{18}{figure.2.5}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.2}Les techniques avanc\IeC {\'e}es}{18}{subsection.2.3.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.1.4}Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{18}{subsubsection.2.3.1.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.2}Les algorithmes de filtrage par patches}{18}{subsection.2.3.2}}
 \citation{cmla2009Kes}
 \citation{convolutionsoup}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.6}{\ignorespaces Filtrage par NL-means pour diff\IeC {\'e}rentes combinaisons des param\IeC {\`e}tres de similarit\IeC {\'e} $f$ et de non localit\IeC {\'e} $t$.}}{19}{figure.2.6}}
@@ -108,134 +111,176 @@
 \citation{5402362}
 \citation{chen09}
 \citation{5402362}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.1}Le filtrage par convolution}{20}{subsection.2.4.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{20}{subsection.2.4.2}}
 \citation{aldinucci2012parallel}
 \citation{5206542}
 \citation{zheng2011performance}
+\citation{zheng2011performance}
+\citation{zheng2011performance}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{21}{subsection.2.4.3}}
 \citation{PALHANOXAVIERDEFONTES}
 \citation{nlmeansgpubelge}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.5}Les techniques de segmentation}{21}{section.2.5}}
-\citation{biblio-web}
-\citation{otsu79}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.1}Analyse d'histogramme}{22}{subsection.2.5.1}}
-\citation{slac-pub-0672}
-\newlabel{fig-histo-cochon-a}{{2.8(a)}{23}{Subfigure 2 2.8(a)\relax }{subfigure.2.8.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-a}{{(a)}{23}{Subfigure 2 2.8(a)\relax }{subfigure.2.8.1}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-b}{{2.8(b)}{23}{Subfigure 2 2.8(b)\relax }{subfigure.2.8.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-b}{{(b)}{23}{Subfigure 2 2.8(b)\relax }{subfigure.2.8.2}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-c}{{2.8(c)}{23}{Subfigure 2 2.8(c)\relax }{subfigure.2.8.3}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-c}{{(c)}{23}{Subfigure 2 2.8(c)\relax }{subfigure.2.8.3}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-d}{{2.8(d)}{23}{Subfigure 2 2.8(d)\relax }{subfigure.2.8.4}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-d}{{(d)}{23}{Subfigure 2 2.8(d)\relax }{subfigure.2.8.4}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-e}{{2.8(e)}{23}{Subfigure 2 2.8(e)\relax }{subfigure.2.8.5}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-e}{{(e)}{23}{Subfigure 2 2.8(e)\relax }{subfigure.2.8.5}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-f}{{2.8(f)}{23}{Subfigure 2 2.8(f)\relax }{subfigure.2.8.6}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-f}{{(f)}{23}{Subfigure 2 2.8(f)\relax }{subfigure.2.8.6}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.8}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entr\IeC {\'e}e. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : r\IeC {\'e}sultat de la segmentation.}}{23}{figure.2.8}}
-\newlabel{fig-histo-cochon}{{2.8}{23}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entrée. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : résultat de la segmentation}{figure.2.8}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{23}{figure.2.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{23}{figure.2.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 101 apr\IeC {\`e}s 4 it\IeC {\'e}rations.}}}{23}{figure.2.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{23}{figure.2.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{23}{figure.2.8}}
-\@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.}}}{23}{figure.2.8}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.2}Analyse de graphe}{23}{subsection.2.5.2}}
-\citation{wulealy_1993}
-\citation{cf-notes-x5}
-\citation{sm-ncuts-pami2000}
-\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {1}{\ignorespaces Calcul du seuil de s\IeC {\'e}paration des segments de l'histogramme.}}{24}{algocfline.1}}
-\newlabel{algo-histo-cochon}{{1}{24}{Analyse d'histogramme\relax }{algocfline.1}{}}
-\citation{kmeans-1965}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.9}{\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.}}{25}{figure.2.9}}
-\newlabel{fig-graph-cochon}{{2.9}{25}{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.2.9}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{25}{figure.2.9}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{25}{figure.2.9}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{25}{figure.2.9}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{25}{figure.2.9}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.3}kernel-means, mean-shift et d\IeC {\'e}riv\IeC {\'e}s}{25}{subsection.2.5.3}}
-\citation{k-centers}
-\citation{k-medians}
-\citation{x-means}
-\citation{Lestimation-html}
-\citation{meanshift_1995}
-\citation{Computer-Graphics-by-Foley-van-Dam-Feiner-and-Hughes-published-by-Addison-Wesley-1990}
-\citation{mean-shift-1999}
-\citation{2002}
-\citation{yket1999}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{26}{figure.2.10}}
-\newlabel{fig-kmeans-cochon}{{2.10}{26}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 à 5. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.10}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.8}{\ignorespaces Illustration pr\IeC {\'e}-chargement en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e mise en \oe uvre dans \cite  {zheng2011performance} pour l'impl\IeC {\'e}mentation, entre autres, du filtre bilat\IeC {\'e}ral. a) en vert le bloc de threads associ\IeC {\'e} aux pixels centraux. b-e) les blocs de pixels successivement pr\IeC {\'e}-charg\IeC {\'e}s en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e. f) la configuration finale de la ROI en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e.}}{22}{figure.2.8}}
+\newlabel{fig-prefetch-zheng}{{2.8}{22}{Illustration pré-chargement en mémoire partagée mise en \oe uvre dans \cite {zheng2011performance} pour l'implémentation, entre autres, du filtre bilatéral. a) en vert le bloc de threads associé aux pixels centraux. b-e) les blocs de pixels successivement pré-chargés en mémoire partagée. f) la configuration finale de la ROI en mémoire partagée}{figure.2.8}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.4}Les filtres par patches}{22}{subsection.2.4.4}}
+\citation{humphrey1924psychology}
+\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{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}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-b}{{(b)}{24}{Subfigure 2 2.9(b)\relax }{subfigure.2.9.2}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-c}{{2.9(c)}{24}{Subfigure 2 2.9(c)\relax }{subfigure.2.9.3}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-c}{{(c)}{24}{Subfigure 2 2.9(c)\relax }{subfigure.2.9.3}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-d}{{2.9(d)}{24}{Subfigure 2 2.9(d)\relax }{subfigure.2.9.4}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-d}{{(d)}{24}{Subfigure 2 2.9(d)\relax }{subfigure.2.9.4}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-e}{{2.9(e)}{24}{Subfigure 2 2.9(e)\relax }{subfigure.2.9.5}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-e}{{(e)}{24}{Subfigure 2 2.9(e)\relax }{subfigure.2.9.5}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-f}{{2.9(f)}{24}{Subfigure 2 2.9(f)\relax }{subfigure.2.9.6}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-f}{{(f)}{24}{Subfigure 2 2.9(f)\relax }{subfigure.2.9.6}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.9}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entr\IeC {\'e}e. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : r\IeC {\'e}sultat de la segmentation.}}{24}{figure.2.9}}
+\newlabel{fig-histo-cochon}{{2.9}{24}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entrée. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : résultat de la segmentation}{figure.2.9}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{24}{figure.2.9}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{24}{figure.2.9}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 101 apr\IeC {\`e}s 4 it\IeC {\'e}rations.}}}{24}{figure.2.9}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{24}{figure.2.9}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{24}{figure.2.9}}
+\@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}{}}
+\citation{wu1993optimal}
+\citation{wang2001image}
+\citation{wang2003image}
+\citation{felzenszwalb2004efficient}
+\citation{shi2000normalized}
+\citation{shi2000normalized}
+\citation{macqueen1967some}
+\@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}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{26}{figure.2.10}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{26}{figure.2.10}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.11}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 \IeC {\`a} 5. Le volume minimal admis pour un segment est fix\IeC {\'e} \IeC {\`a} 100 pixels. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{27}{figure.2.11}}
-\newlabel{fig-meanshift-cochon}{{2.11}{27}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 à 5. Le volume minimal admis pour un segment est fixé à 100 pixels. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.11}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{27}{figure.2.11}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{27}{figure.2.11}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{27}{figure.2.11}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{27}{figure.2.11}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.4}Les contours actifs, ou \textit  {snakes}}{27}{subsection.2.5.4}}
-\citation{snake-kass-1988}
-\citation{level-sets-osher-sethian-1988}
-\citation{narrow-band-level-set}
-\citation{fast_marching_sethian}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.12}{\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. }}{28}{figure.2.12}}
-\newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{2.12}{28}{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.2.12}{}}
-\@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}}}{28}{figure.2.12}}
-\@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}}}{28}{figure.2.12}}
-\@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}}}{28}{figure.2.12}}
-\@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.}}}{28}{figure.2.12}}
-\citation{cohenSMIE93}
-\citation{ronfard}
-\citation{snake-bertaux}
-\citation{amfm-2010}
-\citation{watershed}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.5.5}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{29}{subsection.2.5.5}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.6}L'\IeC {\'e}tat de l'art des impl\IeC {\'e}mentations GPU}{29}{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}{31}{chapter.3}}
+\@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}}
+\citation{agarwal2002exact}
+\citation{arora1998approximation}
+\citation{pelleg2000x}
+\citation{fukunaga1975estimation}
+\citation{cheng1995mean}
+\citation{foley1994introduction}
+\citation{comaniciu1999mean}
+\citation{comaniciu2002mean}
+\citation{keselman1998extraction}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.11}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{27}{figure.2.11}}
+\newlabel{fig-kmeans-cochon}{{2.11}{27}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 à 5. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.11}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{27}{figure.2.11}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{27}{figure.2.11}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{27}{figure.2.11}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{27}{figure.2.11}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.12}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 \IeC {\`a} 5. Le volume minimal admis pour un segment est fix\IeC {\'e} \IeC {\`a} 100 pixels. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{28}{figure.2.12}}
+\newlabel{fig-meanshift-cochon}{{2.12}{28}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 à 5. Le volume minimal admis pour un segment est fixé à 100 pixels. Chaque couleur est associée à un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des différents segments}{figure.2.12}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{28}{figure.2.12}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{28}{figure.2.12}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{28}{figure.2.12}}
+\@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{cohen1993surface}
+\citation{ronfard1994region}
+\citation{ChesnaudRB99}
+\citation{GallandBR03}
+\citation{GermainR01}
+\citation{arbelaez2011contour}
+\@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}}
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-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pr\IeC {\'e}sentation - existant}{31}{section.3.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}La parall\IeC {\`e}lisation du snake polygonal}{31}{section.3.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Le filtrage des images sur GPU}{33}{chapter.4}}
+\@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}}
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-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Algorithme de r\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{33}{section.4.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Filtre m\IeC {\'e}dian}{33}{section.4.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Filtres de convolution}{33}{section.4.3}}
+\@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}}
 \bibstyle{plain}
 \bibdata{biblio}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{35}{chapter.5}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Conclusion g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rale}{37}{chapter.5}}
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+\bibcite{adalsteinsson1994fast}{2}
+\bibcite{agarwal2002exact}{3}
+\bibcite{aldinucci2012parallel}{4}
+\bibcite{arbelaez2011contour}{5}
+\bibcite{arora1998approximation}{6}
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+\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}
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+\bibcite{felzenszwalb2004efficient}{23}
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+\bibcite{keselman1998extraction}{33}
+\bibcite{cmla2009Kes}{34}
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