X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/e81bd9912542bc52e4b0fd1206e0b6f9b93a5fda..7a1f7981654e75ea330b58c7f93620ce69bf13b2:/THESE/these.lot

diff --git a/THESE/these.lot b/THESE/these.lot
index 67dcbed..feae2c1 100644
--- a/THESE/these.lot
+++ b/THESE/these.lot
@@ -1,18 +1,18 @@
 \select@language {french}
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
-\contentsline {table}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Caract\IeC {\'e}ristiques des diff\IeC {\'e}rents types de m\IeC {\'e}moire disponibles sur le GPU. Pour les m\IeC {\'e}moires cach\IeC {\'e}es, les latences sont donn\IeC {\'e}es selon l'acc\IeC {\`e}s \textit {sans-cache/L1/L2}. Les mesures ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} obtenues \IeC {\`a} l'aide des microprogrammes de test de \cite {wong2010demystifying}.}}{16}{table.2.1}
+\contentsline {table}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Caract\IeC {\'e}ristiques des diff\IeC {\'e}rents types de m\IeC {\'e}moire disponibles sur le GPU. Pour les m\IeC {\'e}moires cach\IeC {\'e}es, les latences sont donn\IeC {\'e}es selon l'acc\IeC {\`e}s \textit {sans-cache/L1/L2} et ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} obtenues \IeC {\`a} l'aide des microprogrammes de test de \cite {wong2010demystifying}. Les valeurs de d\IeC {\'e}bit sont donn\IeC {\'e}es par le constructeur.}}{15}{table.2.1}
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
-\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$.}}{62}{table.6.1}
-\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu \IeC {\^e}tre trait\IeC {\'e}e par une impl\IeC {\'e}mentation utilisant SSE2.}}{68}{table.6.2}
-\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Acc\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ration constat\IeC {\'e}e, pour le calcul des images cumul\IeC {\'e}es, de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{71}{table.6.3}
-\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, appliqu\IeC {\'e}s \IeC {\`a} une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{76}{table.6.4}
+\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ \cite {GallandBR03}.}}{64}{table.6.1}
+\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter. Les temps sont obtenus avec la m\IeC {\^e}me image de test dilat\IeC {\'e}e et bruit\IeC {\'e}e et un contour initial carr\IeC {\'e} dont la distance aux bords est proportionnelle \IeC {\`a} la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu \IeC {\^e}tre trait\IeC {\'e}e par une impl\IeC {\'e}mentation utilisant SSE2.}}{67}{table.6.2}
+\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Acc\IeC {\'e}l\IeC {\'e}ration constat\IeC {\'e}e, pour le calcul des images cumul\IeC {\'e}es, de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}{70}{table.6.3}
+\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Comparaison des temps d'ex\IeC {\'e}cution de l'impl\IeC {\'e}mentation GPU (C2070) par rapport \IeC {\`a} l'impl\IeC {\'e}mentation CPU de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence, appliqu\IeC {\'e}s \IeC {\`a} une m\IeC {\^e}me image dilat\IeC {\'e}e (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille.}}{77}{table.6.4}
 \addvspace {10\p@ }
 \contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Temps de calcul et de transfert des impl\IeC {\'e}mentations compar\IeC {\'e}es. }}{100}{table.7.1}
-\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 9~ms et BM3D en 4,3~s.}}{101}{table.7.2}
+\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage des filtres PI-LD et PI-PD hybride propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e} et \IeC {\`a} un moyenneur GPU 5$\times $5 pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de rapidit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-LD/PI-PD sont $n=5$, $l=25$, $T_{max}=1$ et $T2_{max}=2$. La colonne 'Bruit\IeC {\'e}e' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. PI-LD s'ex\IeC {\'e}cute en 35~ms, PI-PD en 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{101}{table.7.2}
 \contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Comparaison image par image de la qualit\IeC {\'e} de d\IeC {\'e}bruitage du filtre PI-PD RVB propos\IeC {\'e} par rapport \IeC {\`a} BM3D pris comme r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence de qualit\IeC {\'e}. Les param\IeC {\`e}tres du PI-PD sont $n=4$, $l=48$, $T_{rvb-max}=5$. La colonne 'noisy' donne les mesures relatives \IeC {\`a} l'image d'entr\IeC {\'e}e corrompue par tirage de bruit gaussien sur chaque canal ( moyenne nulle, \IeC {\'e}cart type $\sigma =25$).}}{102}{table.7.3}
 \addvspace {10\p@ }
 \contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Temps de transfert vers et depuis le GPU, en fonction de la dimension de l'image et de la profondeur des niveaux de gris. La colonne ``M\IeC {\'e}moire globale'' donne les temps mesur\IeC {\'e}s lorsque cette seule m\IeC {\'e}moire est employ\IeC {\'e}e.}}{104}{table.8.1}