X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/e81bd9912542bc52e4b0fd1206e0b6f9b93a5fda..c9d0c3dd6f80e930b253e821696e7cab543423be:/THESE/these.tex?ds=sidebyside

diff --git a/THESE/these.tex b/THESE/these.tex
index 00bad4e..866d39c 100644
--- a/THESE/these.tex
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 %% The second mandatory parameter is the date of the PhD defense.
 %% The third mandatory parameter is the reference number given by
 %% the University Library after the PhD defense.
-\declarethesis[]{Algorithmes rapides pour le traitement des images bruitÃ©es sur GPU}{17 novembre 2013}{XXX}
+\declarethesis[]{Algorithmes rapides pour le filtrage et la segmentation des images bruitÃ©es sur GPU}{17 novembre 2013}{XXX}
       
 %%--------------------  
 %% Set the author of the PhD thesis
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 %% Set the English abstract
 \thesisabstract[english]{
 %Recent graphical processing units (GPU), bring parallel computing capabilities to almost every developper, 
-In theory, modern graphical processing units (GPUs) make parallel programming accessible to all, and have triggered widespread interest  among researchers or developers  of all disciplines, with the hope of dramatically increasing processing speeds. Nevertheless, obtaining such processing speeds as expected cannot be done without considerable designing efforts : as an answer, we propose in this thesis, two GPU-based methods leading to fast implementations of several algorithms targeted to processing noisy images. One of them consists in porting the segmentation algorithm named \textit{snake}, with the effect of extending  its processing capacity and performance. A second involves an innovative GPU-specific algorithm, based on searching for level lines within gray-level or color images to reduce gaussian noise, whose signal-to-noise ratio is particularly interesting.
-Through extremely fine-tuned management of the different memory types available on GPUs, we have also conferred unprecedent flow rates to the median filter, making it able to process over 5 million pixels per second. Eventually, we extended the above methods to the more generic convolution filter, and showed they out-perform the fastest implementations known to date, with over 7 million pixels per second. In addition, we provide an on-line application that enables any developer to automatically generate operational source code of our filters.
+In theory, modern graphical processing units (GPUs) make parallel programming accessible to all, and have triggered widespread interest  among researchers or developers  of all disciplines, with the hope of dramatically increasing processing speeds. Nevertheless, obtaining such performances cannot be done without considerable designing efforts : as an answer, we propose two GPU-based methods leading to fast implementations of several algorithms targeted to processing noisy images. One of them consists in porting the segmentation algorithm named \textit{snake}, with the effect of extending  its processing capacity and performance. A second involves a innovative GPU-specific algorithm, based on searching for level lines within gray-level or color images to reduce gaussian noise, whose quality-to-speed ratio is particularly interesting.
+Through extremely fine-tuned management of the different memory types available on GPUs, we have also conferred unprecedent flow rates to the median filter, making it able to process over 5 billion pixels per second. Eventually, we extended the above methods to the more generic convolution filter, and showed they out-perform the fastest implementations known to date, with over 7 billion pixels per second. In addition, we provide an on-line application that enables any developer to automatically generate operational source code of our filters.
 } 
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 %% Set the English keywords. They only appear if
@@ -85,8 +85,8 @@ Through extremely fine-tuned management of the different memory types available
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 %% Set the French abstract
 \thesisabstract[french]{
- Les cartes graphiques modernes (GPU) mettent, en thÃ©orie, la programmation parallÃ¨le Ã  la portÃ©e de tous. Ces facilitÃ©s ont Ã©veillÃ© l'intÃ©rÃªt des chercheurs et dÃ©veloppeurs de toutes disciplines, qui ont tentÃ© de tirer parti des performances Ã©levÃ©es de ces matÃ©riels. Cependant; d'importants efforts de conception sont souvent nÃ©cessaires Ã  l'obtention des vitesses de traitement espÃ©rÃ©es.
-Dans cette thÃ¨se, nous proposons des mÃ©thodes conduisant Ã  des implÃ©mentations rapides de plusieurs algorithmes destinÃ©s au traitement des images fortement bruitÃ©es. La premiÃ¨re est une transposition sur GPU d'un algorithme de segmentation dit du \textit{snake} dont la capacitÃ© de traitement a Ã©tÃ© Ã©tendue et les performances amÃ©liorÃ©es. La seconde dÃ©crit un algorithme original, basÃ© sur la recherche des lignes de niveaux et conÃ§u spÃ©cifiquement pour les GPUs, qui rÃ©duit le bruit gaussien dans les images en niveaux de gris ou en couleur et dont le rapport qualitÃ©/vitesse est particuliÃ¨rement intÃ©ressant. En concevant une gestion fine des mÃ©moires du GPU, nous avons Ã©galement confÃ©rÃ© un dÃ©bit de traitement inÃ©galÃ© au filtre mÃ©dian, pouvant dÃ©passer les 5 milliards de pixels Ã  la seconde. Enfin nous avons Ã©tendu l'application de ces techniques Ã  un opÃ©rateur beaucoup plus gÃ©nÃ©rique, le filtre de convolution, et montrÃ© qu'elles permettaient de surpasser les implÃ©mentations les plus rapides connues jusqu'alors avec un maximum au delÃ  des 7 milliards de pixels Ã  la seconde. Nous mettons aussi Ã  disposition une application en ligne permettant Ã  tout dÃ©veloppeur de gÃ©nÃ©rer les codes sources opÃ©rationnels des filtres que nous avons dÃ©crits.               
+ Les cartes graphiques modernes (GPU) mettent, en thÃ©orie, la programmation parallÃ¨le Ã  la portÃ©e de tous. Ces facilitÃ©s ont Ã©veillÃ© l'intÃ©rÃªt des chercheurs et dÃ©veloppeurs de toutes disciplines, qui ont tentÃ© de tirer parti des performances Ã©levÃ©es de ces matÃ©riels. Cependant, d'importants efforts de conception sont souvent nÃ©cessaires Ã  l'obtention des vitesses de traitement espÃ©rÃ©es.
+Dans cette thÃ¨se, nous proposons des mÃ©thodes conduisant Ã  des implÃ©mentations rapides de plusieurs algorithmes destinÃ©s au traitement des images fortement bruitÃ©es. La premiÃ¨re est une transposition sur GPU d'un algorithme de segmentation dit du \textit{snake} dont la capacitÃ© de traitement a Ã©tÃ© Ã©tendue et les performances amÃ©liorÃ©es. La seconde dÃ©crit un algorithme original, basÃ© sur la recherche des lignes de niveaux et conÃ§u spÃ©cifiquement pour les GPUs, qui rÃ©duit le bruit gaussien dans les images en niveaux de gris ou en couleur et dont le rapport qualitÃ©/vitesse est particuliÃ¨rement intÃ©ressant. En concevant une gestion fine des mÃ©moires du GPU, nous avons Ã©galement confÃ©rÃ© un dÃ©bit de traitement inÃ©galÃ© au filtre mÃ©dian, pouvant dÃ©passer les 5 milliards de pixels Ã  la seconde. Enfin nous avons Ã©tendu l'application de ces techniques Ã  un opÃ©rateur beaucoup plus gÃ©nÃ©rique, le filtre de convolution, et montrÃ© qu'elles permettaient de surpasser les implÃ©mentations les plus rapides connues jusqu'alors, avec un maximum au delÃ  des 7 milliards de pixels Ã  la seconde. Nous mettons aussi Ã  disposition une application en ligne permettant Ã  tout dÃ©veloppeur de gÃ©nÃ©rer les codes sources opÃ©rationnels des filtres que nous avons dÃ©crits.               
 }
 
  
@@ -127,20 +127,18 @@ Dans cette thÃ¨se, nous proposons des mÃ©thodes conduisant Ã  des implÃ©mentatio
 \usepackage{bbold}
 \def\indentit{\mbox{l\hspace{-0.55em}1}}
 
-   
+  
 \begin{document}
-    
-\tableofcontents
-                                                                         
+\pagenumbering{arabic}  
+     
+\tableofcontents                                                                      
 %-------------------- 
-% The content of the PhD thesis
-% objectifs, cadre  
-% annonce du plan  
-\chapter{Introduction}          
+\part{Introduction}
+\chapter{PrÃ©ambule}          
 \input{Chapters/chapter1/chapter1.tex}
 \chapter{Les processeurs graphiques (GPU) NVidia\textregistered}\label{ch-GPU}
 \input{Chapters/chapter1b/chapter1b.tex}
-\part*{Le traitement des images}
+\part{Le traitement des images}
 \section*{Introduction} 
 \input{Chapters/chapter2/chapter2.tex}
 \chapter{ModÃ¨les d'image et de bruits - notations}
@@ -150,7 +148,7 @@ Dans cette thÃ¨se, nous proposons des mÃ©thodes conduisant Ã  des implÃ©mentatio
 \chapter{Les techniques de segmentation des images}
 \input{Chapters/chapter2/chapter2d.tex}
 
-\part*{Algorithmes GPU rapides pour la rÃ©duction de bruit et la segmentation}
+\part{Algorithmes GPU rapides pour la rÃ©duction de bruit et la segmentation}
 \chapter{La segmentation par snake polygonal orientÃ© rÃ©gions\label{ch-snake}}
 \input{Chapters/chapter3/chapter3.tex}     
 
@@ -162,16 +160,13 @@ Dans cette thÃ¨se, nous proposons des mÃ©thodes conduisant Ã  des implÃ©mentatio
 
 \chapter{Les filtres de convolution sur GPU\label{ch-convo}}
 \input{Chapters/chapter6/chapter6.tex} 
-% prÃ©sentation, rÃ´le   
-% dÃ©tails : convo NON SEP, convo SEP, discussion Shared mem
-% rÃ©sultats, conclusion  
-% intÃ©grer logiciels dans sections
+
+\part{Conclusions et perspectives}
 \chapter{Conclusion gÃ©nÃ©rale}
 \input{Chapters/chapter1/conclusion.tex}
 
-%\pagebreak
-%\section*{Remerciements}
-%\input{Chapters/chapter1/rem.tex}
+\chapter{Remerciements}
+\input{Chapters/chapter1/rem.tex}
 
 %--------------------
 % Bibliography, indexes...
