X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/c9d0c3dd6f80e930b253e821696e7cab543423be..13ca7bf0cd6c0a68491100176b08e819ef173a57:/THESE/these.lof?ds=sidebyside

diff --git a/THESE/these.lof b/THESE/these.lof
index f88174a..a4acd93 100644
--- a/THESE/these.lof
+++ b/THESE/these.lof
@@ -117,18 +117,18 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {scan\_blocksums()}.}}}{69}{figure.6.7}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {add\_sums2prefixes()}.}}}{69}{figure.6.7}
 \contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Structuration des donn\IeC {\'e}es en m\IeC {\'e}moire du GPU pour l'\IeC {\'e}valuation en parall\IeC {\`e}le de l'ensemble des \IeC {\'e}volutions possibles du contour.}}{71}{figure.6.8}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{72}{figure.6.9}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Comparaison des cycles de d\IeC {\'e}placement des n\oe uds. Ligne du haut : version s\IeC {\'e}quentielle. Ligne du bas : version parall\IeC {\`e}le. Les segments en rouge sont des segments du contour non \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s, alors que ceux en pointill\IeC {\'e}s sont les paires ayant re\IeC {\c c}u les meilleures \IeC {\'e}valuations parmi les 8 d\IeC {\'e}placements possibles des n\oe uds correspondant.}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_1$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement du n\oe ud $N_2$. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le de tous les n\oe uds. Les segments du contour n'ont pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} valid\IeC {\'e}s. On doit recalculer le crit\IeC {\`e}re apr\IeC {\`e}s les d\IeC {\'e}placements pour savoir s'il a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds impairs. Le crit\IeC {\`e}re est am\IeC {\'e}lior\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}placement en parall\IeC {\`e}le des n\oe uds pairs. Un seul segment n'a pas \IeC {\'e}t\IeC {\'e} \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}.}}}{73}{figure.6.9}
 \contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{74}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{74}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{74}{figure.6.10}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{75}{figure.6.11}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial en deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 it\IeC {\'e}rations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. }}{76}{figure.6.11}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination du contour initial au sens du maximum de vraisemblance, par deux phases successives. (a) La premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage horizontal. (b) La seconde \IeC {\'e}tape repose sur un \IeC {\'e}chantillonnage vertical.}}{77}{figure.6.12}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{77}{figure.6.12}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{77}{figure.6.12}
 \addvspace {10\p@ }
@@ -136,8 +136,8 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Les 8 premi\IeC {\`e}res lignes de la table $P_5$. Les \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments sont les positions relatives des pixels de chaque motif par rapport au pixel central.}}}{80}{figure.7.1}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Motifs des 8 premiers segments associ\IeC {\'e}s aux 8 premi\IeC {\`e}res lignes de $P_5$. Les pixels noirs repr\IeC {\'e}sentent le pixel trait\IeC {\'e} (ou pixel central), qui n'appartient pas au motif. Les pixels gris sont ceux qui constituent le motif.}}}{80}{figure.7.1}
 \contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Exemple de la r\IeC {\'e}partition des pixels dans la r\IeC {\'e}gion $\omega $ pour le calcul de la vraisemblance, pour $n=6$ ($a=5$).}}{81}{figure.7.2}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du crit\IeC {\`e}re GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au crit\IeC {\`e}re GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Allongement du segment $S^n$. Deux candidats $S^{p'}$ et $S^{p''}$ sont \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}s au travers du test GLRT de l'\IeC {\'e}quation \textsuperscript {\hbox {\mathsurround \z@ \normalfont (\ignorespaces \ref {GLRT}\unskip \@@italiccorr )}}\xspace que seul $S^{p''}$ s'av\IeC {\`e}re satisfaire. a) Repr\IeC {\'e}sentation dans le plan de l'image. b) \IeC {\'E}volution des niveaux de gris en fonction de la position des pixels dans les lignes bris\IeC {\'e}es ainsi form\IeC {\'e}es.}}{82}{figure.7.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Processus de s\IeC {\'e}lection lors de l'allongement d'une isoline comportant initialement deux segments $s_1$ et $s_2$. Dans cet exemple $a=5$ et $\Delta d_{max}=2$. Chaque segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e} est soumis au test GLRT. Si au moins un des segments pr\IeC {\'e}sente un test GLRT positif, alors l'allongement est r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e} avec le segment qui forme l'isoline la plus vraisemblable.}}{84}{figure.7.4}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline comprenant deux segments $s_1$ et $s_2$.}}}{84}{figure.7.4}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Premier segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,0}$.}}}{84}{figure.7.4}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Deuxi\IeC {\`e}me segment \IeC {\'e}valu\IeC {\'e}, associ\IeC {\'e} au motif $p_{5,1}$.}}}{84}{figure.7.4}
@@ -158,7 +158,7 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(k)}{\ignorespaces {peppers}}}{85}{figure.7.5}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(l)}{\ignorespaces {stream}}}{85}{figure.7.5}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(m)}{\ignorespaces {zelda}}}{85}{figure.7.5}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{85}{figure.7.6}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Histogramme des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle du segment s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e} par PI-LD avec $q=1$ (sans allongement), pour l'image du singe (Mandrill). Pour la tr\IeC {\`e}s grande majorit\IeC {\'e} des pixels, l'\IeC {\'e}cart est nul.}}{86}{figure.7.6}
 \contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Histogrammes des \IeC {\'e}carts angulaires entre la direction primaire de l'isoline optimale et celle de l'isoline s\IeC {\'e}lectionn\IeC {\'e}e, pour les images de l'ensemble de test de S. Lansel. La r\IeC {\'e}partition des erreurs est semblable dans toutes ces images, mais \IeC {\'e}galement dans toute image naturelle.}}{86}{figure.7.7}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Airplane}}}{86}{figure.7.7}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Barbara}}}{86}{figure.7.7}
@@ -172,29 +172,29 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(j)}{\ignorespaces {Peppers}}}{86}{figure.7.7}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(k)}{\ignorespaces {Stream}}}{86}{figure.7.7}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(l)}{\ignorespaces {Zelda}}}{86}{figure.7.7}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{87}{figure.7.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{87}{figure.7.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{87}{figure.7.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{87}{figure.7.8}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{88}{figure.7.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{88}{figure.7.9}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{91}{figure.7.10}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{92}{figure.7.11}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{92}{figure.7.12}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{92}{figure.7.12}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{92}{figure.7.12}
-\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{93}{figure.7.13}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{93}{figure.7.13}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{93}{figure.7.13}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{93}{figure.7.13}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{93}{figure.7.13}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Exemple d'application du proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} d'allongement \IeC {\`a} une isoline comprenant initialement 2 segments. la longueur des segments est $a=5$. Le proc\IeC {\'e}d\IeC {\'e} se r\IeC {\'e}p\IeC {\`e}te jusqu'\IeC {\`a} ce que le test GLRT \IeC {\'e}choue.}}{88}{figure.7.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Isoline avec 2 segments $s_1$ et $s_2$ d\IeC {\'e}j\IeC {\`a} valid\IeC {\'e}s.}}}{88}{figure.7.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La direction de $s_3$ est l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment $(i_2,j_2)$ de $I_{\Theta }$.}}}{88}{figure.7.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Le motif de $s_3$ est lu dans $p_5$ et appliqu\IeC {\'e} en $(i_2,j_2)$. $C_x$ et $C_{x^2}$ sont donn\IeC {\'e}es par $I_{\Sigma }(i_2,j_2)$ et le test GLRT est effectu\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Si l'allongement est valid\IeC {\'e}, $s_3$ est d\IeC {\'e}finitivement int\IeC {\'e}gr\IeC {\'e}.}}}{88}{figure.7.8}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Situation de la r\IeC {\'e}gion servant \IeC {\`a} illustrer le comportant du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones \IeC {\`a} faible pente (LSR).}}{91}{figure.7.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {La r\IeC {\'e}gion de 11$\times $11 pixels \IeC {\'e}tudi\IeC {\'e}e.}}}{91}{figure.7.9}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comportement du mod\IeC {\`e}le PI-PD dans les zones de faible et \IeC {\`a} forte pente. On constate un manque de robustesse dans les zones \IeC {\`a} faible pente : les directions ne sont pas reproduites d'un tirage \IeC {\`a} l'autre, contrairement \IeC {\`a} celles de la zone de transition.}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image corrompue par le tirage de bruit $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{92}{figure.7.10}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Motif de d\IeC {\'e}tection des zones \IeC {\`a} faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 1 est associ\IeC {\'e}e aux pixels de la r\IeC {\'e}gion $T$, l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0.5 est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} ceux de la r\IeC {\'e}gion $B$ et l'\IeC {\'e}l\IeC {\'e}vation 0 d\IeC {\'e}signe les pixels n'intervenant pas dans la d\IeC {\'e}tection.}}{93}{figure.7.11}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Classification des pixels d'une image bruit\IeC {\'e}e, pour une valeur de seuil $T2=2$ du d\IeC {\'e}tecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux \IeC {\`a} qui le PI-PD sera appliqu\IeC {\'e}. Les pixels gris se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}}{93}{figure.7.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{93}{figure.7.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{93}{figure.7.12}
+\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Comparaison des rendus des traitements compar\IeC {\'e}s. Rang\IeC {\'e}e du haut : les images compl\IeC {\`e}tes. Rang\IeC {\'e}e du bas : Zooms sur une zone de l'\IeC {\'\i }mage au dessus.}}{94}{figure.7.13}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} bruit\IeC {\'e}e.}}}{94}{figure.7.13}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par moyenneur 5$\times $5.}}}{94}{figure.7.13}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par PI-PD hybride avec $a=5$, $q=5$, $T_{max}=2$ et $T2_{max}=2$.}}}{94}{figure.7.13}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image \textit {airplane} filtr\IeC {\'e}e par BM3D.}}}{94}{figure.7.13}
 \contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Images non bruit\IeC {\'e}es de la base tid2008.}}{96}{figure.7.14}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {I01}}}{96}{figure.7.14}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {I02}}}{96}{figure.7.14}
@@ -229,18 +229,18 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par PI-PD, PSNR-HVS-M=24,62~dB.}}}{97}{figure.7.15}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {Image I25 filtr\IeC {\'e}e par CBM3D, PSNR-HVS-M=31,09~dB.}}}{97}{figure.7.15}
 \addvspace {10\p@ }
-\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{105}{figure.8.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{105}{figure.8.2}
-\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{106}{figure.8.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{108}{figure.8.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{108}{figure.8.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{108}{figure.8.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Application de la s\IeC {\'e}lection de m\IeC {\'e}diane par oubli \IeC {\`a} une fen\IeC {\^e}tre de $3\times 3$ pixels. }}{107}{figure.8.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Premi\IeC {\`e}re \IeC {\'e}tape d'identification des extrema pour un filtre 5$\times $5, avec maximisation de l'ILP (Instruction Level Parallelism) pour l'identification des extrema.}}{107}{figure.8.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Gestion des \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs aux fen\IeC {\^e}tres de deux pixels centraux voisins dans un filtre m\IeC {\'e}dian 5$\times $5. La liste initiale comprend les 14 premiers \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ments communs, puis les 7 premi\IeC {\`e}res \IeC {\'e}tapes de s\IeC {\'e}lection sont conduites en commun avant que les 5 derni\IeC {\`e}res le soient en parall\IeC {\`e}le, mais de mani\IeC {\`e}re disjointe.}}{108}{figure.8.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Comparaison des d\IeC {\'e}bits (MP/s) atteints par notre impl\IeC {\'e}mentation not\IeC {\'e}e PRMF, avec les principales solutions de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence. De gauche \IeC {\`a} droite : PCMF, BVM, PRMF, ArrayFire (impossible en 4096$\times $4096)}}{110}{figure.8.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {image 512$\times $512 pixels.}}}{110}{figure.8.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {image 4096$\times $4096 pixels.}}}{110}{figure.8.4}
 \addvspace {10\p@ }
-\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{114}{figure.9.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{114}{figure.9.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{114}{figure.9.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{123}{figure.9.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{123}{figure.9.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{123}{figure.9.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {9.1}{\ignorespaces Multiplicit\IeC {\'e} des implications des pixels de la zone d'int\IeC {\'e}r\IeC {\^e}t d'un thread dans les calculs de convolution. Le nombre de calculs dans lequel est impliqu\IeC {\'e} un pixel est inscrit en son centre. Le premier pixel du paquet, ou pixel de base, est rep\IeC {\'e}r\IeC {\'e} par ses coordonn\IeC {\'e}es $(x, y)$ ; le dernier a pour coordonn\IeC {\'e}es $(x+7,y)$}}{116}{figure.9.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 3$\times $3 ($k=1$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 6 colonnes centrales, soit 18 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 3.}}}{116}{figure.9.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Cas d'un masque de taille 5$\times $5 ($k=2$) o\IeC {\`u} l'on d\IeC {\'e}nombre 4 colonnes centrales, soit 20 pixels de multiplicit\IeC {\'e} maximale 5.}}}{116}{figure.9.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {9.2}{\ignorespaces G\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}}{125}{figure.9.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {S\IeC {\'e}lection des param\IeC {\`e}tres.}}}{125}{figure.9.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {T\IeC {\'e}l\IeC {\'e}chargement des fichiers.}}}{125}{figure.9.2}
 \addvspace {10\p@ }
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