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index 1cd0756bab50521d699239ebdc708b1bff733eb6..c089c242510bce67040e305d7bd486d6128b2035 100644 (file)
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@@ -11,14 +11,14 @@ La technologie de fabrication des GPUs étant identique à celle des CPUs, c'est
   \label{fig-gpucpu1}
 \end{figure}
 
   \label{fig-gpucpu1}
 \end{figure}
 

-Cette spécialisation des circuits GPU a permis d'en améliorer les performances brutes beaucoup plus rapidement que pour les CPUs, au fil des évolutions de la technologie. Il en est allé de même pour les débits mémoire théoriques. Les graphiques de la figure \ref{fig-gpucpu2} comparent les rythmes de ces évolutions pour les GPUs Nvidia\textregistered et pour les CPUs Intel\textregistered.  
+Cette spécialisation des circuits GPU a permis d'en améliorer les performances brutes beaucoup plus rapidement que pour les CPUs, au fil des évolutions de la technologie. Il en est allé de même pour les débits mémoire théoriques. Les graphiques de la figure \ref{fig-gpucpu2} comparent les rythmes de ces évolutions pour les GPUs Nvidia\textregistered~ et pour les CPUs Intel\textregistered.  

 
 Les problèmes requérant les capacités de calcul spécifiques des GPUs ne sont cependant pas limités aux questions de rendu graphique, aussi les scientifiques ont-ils très vite cherché à tirer parti de la puissance de calcul croissante des GPUs pour traiter d'autres types de problèmes, faisant sens à l'acronyme GPGPU (General Purpose Graphical Processing Unit).
 
 \begin{figure}[h]
   \centering
 
 Les problèmes requérant les capacités de calcul spécifiques des GPUs ne sont cependant pas limités aux questions de rendu graphique, aussi les scientifiques ont-ils très vite cherché à tirer parti de la puissance de calcul croissante des GPUs pour traiter d'autres types de problèmes, faisant sens à l'acronyme GPGPU (General Purpose Graphical Processing Unit).
 
 \begin{figure}[h]
   \centering

-  \subfigure[Nombre maximum théorique d'opérations en virgule flottante par seconde en fonction de l'année et de l'architecture.]{\includegraphics[height=5cm]{Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png}}\quad
-  \subfigure[Bande passante théorique maximale des diverses architectures.]{\includegraphics[height=5cm]{Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png}}
+  \subfigure[Nombre maximum théorique d'opérations en virgule flottante par seconde en fonction de l'année et de l'architecture.]{\includegraphics[width=9cm]{Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png}}\\
+  \subfigure[Bande passante théorique maximale des diverses architectures.]{\includegraphics[width=9cm]{Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png}}

   \caption{Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'après \cite{CUDAPG}).}
   \label{fig-gpucpu2}
 \end{figure}
   \caption{Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'après \cite{CUDAPG}).}
   \label{fig-gpucpu2}
 \end{figure}


@@ -66,7 +66,7 @@ Une petite quantité de mémoire on-chip est présente sur chaque SM et permet l
           Globale  &   off-chip  &grille&580/80/350 &144 & 6G         \\
       \bottomrule
 \end{tabular}
           Globale  &   off-chip  &grille&580/80/350 &144 & 6G         \\
       \bottomrule
 \end{tabular}

-   \caption{Caractéristiques des différents types de mémoire disponibles sur le GPU. Pour les mémoires cachées, les latences sont données selon l'accès \textit{sans-cache/L1/L2}. Les mesures ont été obtenues à l'aide des microprogrammes de test de \cite{wong2010demystifying}.}
+   \caption{Caractéristiques des différents types de mémoire disponibles sur le GPU. Pour les mémoires cachées, les latences sont données selon l'accès \textit{sans-cache/L1/L2} et ont été obtenues à l'aide des microprogrammes de test de \cite{wong2010demystifying}. Les valeurs de débit sont données par le constructeur.}

       \label{tab-gpu-memoire}
 \end{table}
 
       \label{tab-gpu-memoire}
 \end{table}
 


@@ -102,5 +102,22 @@ Les limitations de l'\textit{occupancy} ont pour origine :
 
 Nous verrons que cette notion d'\textit{occupancy}, si elle conserve du sens, peut toutefois être remise en question en optimisant d'autres aspects permettant d'arriver à une réduction de l'effet des latences, comme le parallélisme d'instructions ou l'augmentation du volume des transactions. En effet, ces techniques, et surtout l'utilisation avisée des différents types de mémoire du GPU permettent d'obtenir des performances élevées, parfois inenvisageables en suivant les prescriptions du constructeur.
 
 
 Nous verrons que cette notion d'\textit{occupancy}, si elle conserve du sens, peut toutefois être remise en question en optimisant d'autres aspects permettant d'arriver à une réduction de l'effet des latences, comme le parallélisme d'instructions ou l'augmentation du volume des transactions. En effet, ces techniques, et surtout l'utilisation avisée des différents types de mémoire du GPU permettent d'obtenir des performances élevées, parfois inenvisageables en suivant les prescriptions du constructeur.
 

-
-
+\section{Synthèse des contraintes d'implémentation}
+Certaines de ces contraintes ont déjà été évoquées rapidement, mais il nous semble important d'en donner ici une présentation synthétique. 
+\begin{enumerate}
+\item \textbf{Contiguïté}. 
+Les accès aléatoires à la mémoire globale sont en règle générale très pénalisants. Toutefois, il est possible de tirer parti du cache de niveau 1 (à une dimension) en organisant les données pour que tous les threads d'un même warp accèdent à des données appartenant au même bloc de 128 octets de mémoire. Le non-respect de cette contrainte de contiguïté (\textit{coalescence}) induit des accès réalisés en plusieurs transactions serialisées et donc une perte potentiellement importante de performances.
+\item \textbf{Conflits de banques}.
+La mémoire partagée, plus rapide que la mémoire globale, peut sembler une solution évidente pour obtenir des performances élevées. Cependant, elle est physiquement organisée en 32 \og banques \fg{} de largeur 32 bits et présente elle aussi une contrainte majeure. Sur architecture Fermi, l'exécution des threads d'un warp est assurée par deux \textit{moteurs d'exécution} qui activent en parallèle chacun des deux demi-warp.  
+Un \textbf{conflit de banque} se produit lorsque deux threads n'appartenant pas au même demi-warp accèdent à des données localisées dans la même banque de mémoire partagée. La transaction parallèle est alors interrompue et sérialisée.
+Ici encore, la perte de performance peut être importante, mais il peut s'avérer très complexe, coûteux, voire impossible d'organiser les données en mémoire partagée de sorte à éviter tout conflit de banque.
+\item \textbf{Branches divergentes}.
+Toute branche d'exécution divergente entraine une sérialisation des exécution des threads du warp auquel ils appartiennent. Il convient donc d'éviter cette situation et d'organiser les traitements en conséquence en privilégiant le plus souvent un découpage plus fin en plusieurs kernels élémentaires plutôt que des kernels \og lourds \fg{}.
+\item \textbf{Transferts GPU$\leftrightarrow$CPU}.
+Les transferts de données entre la mémoire globale du  GPU et celle de son hôte CPU peuvent représenter l'essentiel du temps de traitement total et doivent donc être optimisées pour en réduire la fréquence et le volume des données à copier. Cela peut parfois être contradictoire avec la multiplication de petits kernels élémentaires.
+Il est toutefois possible, lorsque la séquence de traitement le permet, de réaliser des transferts en temps masqué, pendant l'exécution d'un kernel, en créant plusieurs flux d'exécution.
+\item \textbf{Partage des ressources d'un SM}
+Le paragraphe sur l'\textit{occupancy} a abordé cet aspect par un exemple. Il faut retenir que chaque SM possède des ressources mémoire (registres, mémoire partagée) que les threads des blocs logiques de la grille de calcul se partagent au cours de l'exécution d'un kernel. L'équilibre entre l'utilisation de ces ressources et le dimensionnement de la grille de calcul relève d'un compromis parfois délicat à trouver pour obtenir les meilleures performances possibles. 
+\item \textbf{Les latences}. L'exécution des kernels subit l'effet de latences d'origines diverses. Les latences d'accès aux mémoires (voir Table \ref{tab-gpu-memoire}), les latences des différentes instructions arithmétiques ou encore les latences crées par l'inter dépendance d'instructions consécutives. Il est impératif de les prendre en considération et de mettre en \oe uvre des techniques adaptées pour les masquer au mieux.   
+\end{enumerate}   
+L'ensemble de ces aspects rend difficile la conception d'implémentations GPU rapides car rares sont les transcriptions directes d'un code CPU qui ne se heurtent pas sévèrement à l'une ou l'autre des contraintes que l'on vient d'énumérer. Les performances qui en résultent sont alors très en deça de celles attendues, voire inférieures à celles de l'implémentation CPU. 

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
index 17dd1626f894d85ea4c7b8d5b2957bf2d8c0b3a3..43ceac1e1fcba6f9913eb22b00b31e802efd7f10 100644 (file)
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@@ -1,13 +1,13 @@
-L'étendue des techniques applicables aux images numériques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher à les décrire ici de manière exhaustive. Ce chapitre présente plus spécifiquement les algorithmes utilisés en présence d'images (fortement) bruitées, c'est-à-dire présentant des distorsions par rapport à la réalité \og absolue \fg{} qu'elles représentent. 
+L'étendue des techniques applicables aux images numériques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher à les décrire ici de manière exhaustive. Ce chapitre présente plus spécifiquement les algorithmes utilisés en présence d'images (fortement) bruitées, c'est-à-dire présentant une altération de la réalité \og absolue \fg{} qu'elles représentent. 

 
 Le bruit rend potentiellement délicate l'extraction des informations utiles contenues dans les images perturbées ou en complique l'interprétation, automatisée ou humaine. 
 L'intuition incite donc à chercher des méthodes efficaces de pré-traitement réduisant la puissance du bruit et permettant ainsi  aux traitements de plus haut niveau (comme la segmentation), d'opérer dans de meilleures conditions.           
 
 
 Le bruit rend potentiellement délicate l'extraction des informations utiles contenues dans les images perturbées ou en complique l'interprétation, automatisée ou humaine. 
 L'intuition incite donc à chercher des méthodes efficaces de pré-traitement réduisant la puissance du bruit et permettant ainsi  aux traitements de plus haut niveau (comme la segmentation), d'opérer dans de meilleures conditions.           
 

-Toutefois, il faut également considérer que les opérations préalables de réduction de bruit génèrent des modifications statistiques et peuvent altérer  les caractéristiques que l'on cherche à mettre en évidence grâce au traitement principal. En ce sens, il peut être préférable de chercher à employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitées pour en préserver toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur l'algorithme du \textit{snake} (chapitre \ref{ch-snake}).
+Toutefois, il faut également considérer que les opérations préalables de réduction de bruit génèrent des modifications statistiques et peuvent altérer  les caractéristiques que l'on cherche à mettre en évidence grâce au traitement principal. En ce sens, il peut être préférable de chercher à employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitées pour en préserver toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur un algorithme de segmentation par contour actif polygonal (dit \textit{snake}, voir chapitre \ref{ch-snake}).

 
 De plus, toute opération supplémentaire si basique soit elle, réduit le temps de traitement disponible pour l'opération de haut niveau. En effet, lorsque les images à analyser sont de grande taille,  procéder à un débruitage préalable peut s'avérer incompatible avec les contraintes de débit.
 
 
 De plus, toute opération supplémentaire si basique soit elle, réduit le temps de traitement disponible pour l'opération de haut niveau. En effet, lorsque les images à analyser sont de grande taille,  procéder à un débruitage préalable peut s'avérer incompatible avec les contraintes de débit.
 

-Les images auxquelles nous nous intéressons sont généralement les images numériques allant des images naturelles telles que définies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar à ouverture synthétique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, de l'imagerie médicale à ultrasons (échographie) ou de la microscopie électronique. 
+Les images auxquelles nous nous intéressons sont généralement les images numériques allant des images naturelles telles que définies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar à ouverture synthétique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, ou de l'imagerie médicale à ultrasons (échographie). 

 Ces dispositifs d'acquisition sont, par essence, générateurs de bruits divers, inhérents aux technologies mises en \oe uvre et qui viennent dégrader l'image idéale de la scène que l'on cherche à représenter ou analyser. On sait aujourd'hui caractériser de manière assez précise ces bruits et la section \ref{sec_bruits} en détaille les  origines physiques ainsi que  les propriétés statistiques qui en découlent.
 On peut d'ores et déjà avancer que la connaissance de l'origine d'une image et donc des propriétés des bruits associés qui en corrompent les informations, est un atout permettant de concevoir des techniques de filtrage adaptées à chaque situation. Quant à la recherche d'un filtre universel, bien qu'encore illusoire, elle n'est pas abandonnée, tant les besoins sont nombreux, divers et souvent complexes.    
        
 Ces dispositifs d'acquisition sont, par essence, générateurs de bruits divers, inhérents aux technologies mises en \oe uvre et qui viennent dégrader l'image idéale de la scène que l'on cherche à représenter ou analyser. On sait aujourd'hui caractériser de manière assez précise ces bruits et la section \ref{sec_bruits} en détaille les  origines physiques ainsi que  les propriétés statistiques qui en découlent.
 On peut d'ores et déjà avancer que la connaissance de l'origine d'une image et donc des propriétés des bruits associés qui en corrompent les informations, est un atout permettant de concevoir des techniques de filtrage adaptées à chaque situation. Quant à la recherche d'un filtre universel, bien qu'encore illusoire, elle n'est pas abandonnée, tant les besoins sont nombreux, divers et souvent complexes.    
        

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2b.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2b.tex
index 106b0f0c1106eac43e4f1fb2aec14a30f3820424..5fb1077fd928f15fc225631ed7fe4334c8221aae 100644 (file)
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@@ -1,9 +1,9 @@
 \section{Modèle d'image bruitée}
 \section{Modèle d'image bruitée}

-On considère qu'une image observée, de largeur $L$ pixels et de hauteur $H$ pixels, est un ensemble de $N=LH$ observations sur un domaine $\Omega$ à deux dimensions ($\Omega \subset \mathbb{Z}^2$). À chaque élément de $\Omega$, aussi appelé \textit{pixel}, est associé un indice unique $k \in [\![1;N]\!]$, une position $x_k=(i,j)_k \in\Omega$ et une valeur observée $v_k=v(i,j)_k$.
+On considère qu'une image observée, de largeur $L$ pixels et de hauteur $H$ pixels, est un ensemble de $N=LH$ observations sur un domaine $\Omega$ à deux dimensions ($\Omega \subset \mathbb{Z}^2$). À chaque élément de $\Omega$, aussi appelé \textit{pixel}, est associé un indice unique $k \in [\![1;N]\!]$, une position $x_k \in\Omega$ et une valeur observée $v_k$. Chaque position $x_k$ peut aussi être représenté par ses coordonnées cartésiennes $(i,j)$. 

 La valeur observée peut, selon les cas, être de dimension $1$ pour les images représentées en niveaux de gris ou de dimension 3 pour les images couleur représentées au format RVB. Les dimensions supérieures, pour la représentation des images hyperspectrales ne sont pas abordées dans ce manuscrit.
 L'image observée peut ainsi être considérée comme un vecteur à $N$ éléments $\bar{v}= (v_k)_{k\in [\![1;N]\!]}$.
 Les divers traitements appliqués aux images observées ont souvent pour but d'accéder aux informations contenues dans une image sous-jacente, débarrassée de toute perturbation, dont nous faisons l'hypothèse qu'elle partage le même support $\Omega$ et que nous notons $\bar{u}$. L'estimation de $\bar{u}$ réalisée par ces traitements est notée $\widehat{\bar{u}} = (\widehat{u}_k)_{k\in [\![1;N]\!]}$.
 La valeur observée peut, selon les cas, être de dimension $1$ pour les images représentées en niveaux de gris ou de dimension 3 pour les images couleur représentées au format RVB. Les dimensions supérieures, pour la représentation des images hyperspectrales ne sont pas abordées dans ce manuscrit.
 L'image observée peut ainsi être considérée comme un vecteur à $N$ éléments $\bar{v}= (v_k)_{k\in [\![1;N]\!]}$.
 Les divers traitements appliqués aux images observées ont souvent pour but d'accéder aux informations contenues dans une image sous-jacente, débarrassée de toute perturbation, dont nous faisons l'hypothèse qu'elle partage le même support $\Omega$ et que nous notons $\bar{u}$. L'estimation de $\bar{u}$ réalisée par ces traitements est notée $\widehat{\bar{u}} = (\widehat{u}_k)_{k\in [\![1;N]\!]}$.

-Le lien entre $\bar{u}$ et $\bar{v}$ peut être exprimé par la relation $\bar{v}=\bar{u}+\sigma\epsilon$, où $\epsilon \in \mathbb{R}^N$ représente le modèle de perturbation appliquée à $\bar{u}$ et $\sigma$ représente la puissance de cette perturbation qui a mené à l'observation de $\bar{v}$.
+Le lien entre $\bar{u}$ et $\bar{v}$ peut être exprimé, par exemple dans le cas de bruit additif, par la relation $\bar{v}=\bar{u}+\epsilon$, où $\epsilon \in \mathbb{R}^N$, de valeur moyenne nulle et de variance $\epsilon^2$, représente le modèle de perturbation appliquée à $\bar{u}$ et qui a mené à l'observation de $\bar{v}$.

 Dans le cas général, $\epsilon$ dépend de $\bar{u}$ et est caractérisé par la densité de probabilité (PDF pour Probability Density Function) $p(v|u)$.
 
 \section{Modèles de bruit}\label{sec_bruits}
 Dans le cas général, $\epsilon$ dépend de $\bar{u}$ et est caractérisé par la densité de probabilité (PDF pour Probability Density Function) $p(v|u)$.
 
 \section{Modèles de bruit}\label{sec_bruits}


@@ -24,9 +24,9 @@ On a alors l'expression suivante, où $\sigma >0$
 \[p(v|u)=\frac{1}{\sqrt{2}\pi\sigma}\mathrm{e}^{-\frac{(v-u)^2}{2\sigma^2}}\]
 
 \subsection{Le speckle}
 \[p(v|u)=\frac{1}{\sqrt{2}\pi\sigma}\mathrm{e}^{-\frac{(v-u)^2}{2\sigma^2}}\]
 
 \subsection{Le speckle}

-En imagerie radar, sonar ou médicale, les surfaces que l'on veut observer sont \og éclairées \fg{} par des sources cohérentes. Les propriétés locales de ces surfaces sont le siège de réflexions multiples qui interfèrent entre elles pour générer un bruit de tavelures, ou speckle, dont l'intensité dépend de l'information contenue dans le signal observé.
+En imagerie active radar ou ultrasonore (échographique), les surfaces que l'on veut observer sont \og éclairées \fg{} par des sources cohérentes. Les propriétés locales de ces surfaces sont le siège de réflexions multiples qui interfèrent entre elles pour générer un bruit de tavelures, ou speckle, dont l'intensité est liée, entre autres, à la reflexivité de la scène observée et à l'incidence du signal source.

 Le speckle est ainsi un bruit de type \textit{multiplicatif} qui confère aux observations une très grande variance, laquelle peut être réduite, pour une scène donnée, par moyennage de  plusieurs observations, ou vues. 
 Le speckle est ainsi un bruit de type \textit{multiplicatif} qui confère aux observations une très grande variance, laquelle peut être réduite, pour une scène donnée, par moyennage de  plusieurs observations, ou vues. 

-Si $L$ est le nombre de vues, le speckle est traditionnellement modélisé par la PDF suivante :
+Si $L$ est le nombre de vues, le speckle est traditionnellement modélisé par la PDF Gamma suivante :

 \[p(v \mid u)=\frac{L^2v^{(L-1)}\mathrm{e}^{-L\frac{v}{u}}}{\Gamma (L)u^L} \]
 L'espérance vaut $\mathrm{E}\left[v\right]=u$ et la variance $\sigma^2=\frac{u^2}{L}$ est effectivement inversement proportionnelle à $L$, mais pour le cas mono vue où $L=1$, la variance vaut $u^2$, soit un écart type du signal $v$ égal à sa moyenne.
 
 \[p(v \mid u)=\frac{L^2v^{(L-1)}\mathrm{e}^{-L\frac{v}{u}}}{\Gamma (L)u^L} \]
 L'espérance vaut $\mathrm{E}\left[v\right]=u$ et la variance $\sigma^2=\frac{u^2}{L}$ est effectivement inversement proportionnelle à $L$, mais pour le cas mono vue où $L=1$, la variance vaut $u^2$, soit un écart type du signal $v$ égal à sa moyenne.
 


@@ -46,7 +46,7 @@ Le bruit impulsionnel se caractérise par la probabilité $P$ d'un pixel d'être
  \]  
 
 \subsection{Le bruit de Poisson}
  \]  
 
 \subsection{Le bruit de Poisson}

-Aussi appelé \textit{bruit de grenaille} (shot noise), ce type de bruit est inhérent aux dispositifs de détection des photons. Il devient prépondérant dans des conditions de faible éclairement, lorsque la variabilité naturelle du nombre de photons reçus par un photosite par intervalle d'intégration influe sur les propriétés statistiques du signal.
+Aussi appelé \textit{bruit de grenaille} (shot noise), ce type de bruit est inhérent aux dispositifs de détection des photons. Dans des conditions de faible éclairement, toute variation du petit nombre de photons reçus par un photosite dans l'intervalle d'intégration peut induire de grandes variations de la valeur moyenne.

 Le bruit de grenaille est de type multiplicatif et suit une loi de Poisson. La PDF peut s'écrire comme suit :
 \[ p(v \mid u)=\mathrm{e}\frac{u^v}{v!}\]
 
 Le bruit de grenaille est de type multiplicatif et suit une loi de Poisson. La PDF peut s'écrire comme suit :
 \[ p(v \mid u)=\mathrm{e}\frac{u^v}{v!}\]
 

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2c.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2c.tex
index a41ecee7e4592418931bbf36bbda6b2e86ae0d45..8d9e79dbaf0f3fc8078c77b3a6f44d8955f50c59 100644 (file)
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@@ -1,27 +1,27 @@
 \section{Les techniques de réduction de bruit}
 \section{Les techniques de réduction de bruit}

-La très grande majorité des algorithmes de réduction de bruit fait l'hypothèse que la perturbation est de type gaussien, même si le développement des systèmes d'imagerie radar et médicale a favorisé l'étude des bruits multiplicatifs du type \textit{speckle} ou \textit{Poisson}.
+La très grande majorité des algorithmes de réduction de bruit fait l'hypothèse que la perturbation est de type additif gaussien, même si le développement des systèmes d'imagerie radar et médicale a favorisé l'étude des bruits multiplicatifs du type \textit{speckle} ou \textit{Poisson}.

 Un très grand nombre de travaux proposant des méthodes de réduction de ces bruits ont été menés, ainsi que beaucoup d'états de l'art et d'études comparatives de ces diverses techniques. Aussi nous focaliserons nous sur les techniques en lien avec les travaux que nous avons menés et qui ont donné lieu à des implémentations efficaces susceptibles de fournir des éléments opérationnels rapides pour le pré-traitement des images. 
 
 La figure \ref{fig-ny-noises} montre une image de synthèse issue de la base de test COIL \cite{coil}, supposée sans bruit et qui sera considérée comme référence, ainsi que deux versions bruitées, respectivement avec un bruit gaussien d'écart type 25 et un bruit impulsionnel affectant 25\% des pixels. 
 Un très grand nombre de travaux proposant des méthodes de réduction de ces bruits ont été menés, ainsi que beaucoup d'états de l'art et d'études comparatives de ces diverses techniques. Aussi nous focaliserons nous sur les techniques en lien avec les travaux que nous avons menés et qui ont donné lieu à des implémentations efficaces susceptibles de fournir des éléments opérationnels rapides pour le pré-traitement des images. 
 
 La figure \ref{fig-ny-noises} montre une image de synthèse issue de la base de test COIL \cite{coil}, supposée sans bruit et qui sera considérée comme référence, ainsi que deux versions bruitées, respectivement avec un bruit gaussien d'écart type 25 et un bruit impulsionnel affectant 25\% des pixels. 

-L'indice de qualité le plus employé pour mesurer la similarité entre deux images est le PSNR (pour Peak Signal to Noise Ratio). Il est exprimé en décibels (dB) et se calcule en appliquant la formule  
+L'indice de qualité le plus employé pour mesurer la similarité entre deux images est le PSNR (pour Peak Signal to Noise Ratio). Il est exprimé en décibels (dB) et est défini par

 \[ PSNR = 10log_{10}\left(\frac{D^2}{\displaystyle\frac{1}{N}\sum_{k < N}\left(v_k - u_k\right)^2}\right)\]
 si l'on cherche à évaluer le PSNR de l'image observée $\bar{v}$ par rapport à l'image de référence $\bar{u}$. Le nombre $D$ représente la dynamique maximale des images, e.g 255 pour des images en niveaux de gris codés sur 8 bits. 
 
 \[ PSNR = 10log_{10}\left(\frac{D^2}{\displaystyle\frac{1}{N}\sum_{k < N}\left(v_k - u_k\right)^2}\right)\]
 si l'on cherche à évaluer le PSNR de l'image observée $\bar{v}$ par rapport à l'image de référence $\bar{u}$. Le nombre $D$ représente la dynamique maximale des images, e.g 255 pour des images en niveaux de gris codés sur 8 bits. 
 

-Cet indicateur seul est cependant insuffisant pour caractériser convenablement la qualité de débruitage d'un filtre, mesure hautement subjective. Un indice global de similarité structurelle (MSSIM pour Mean Structural Similarity Index) a été proposé par Wang \textit{et al.} \cite{Wang04imagequality} et permet, en conjonction avec le PSNR, de garantir une mesure de qualité plus en rapport avec la perception visuelle. Le MSSIM prend ses valeurs dans l'intervalle $[0;1]$ avec une similarité d'autant plus grande que la valeur est proche de 1.  
+Cet indicateur seul est cependant insuffisant pour caractériser convenablement la qualité de débruitage d'un filtre, mesure hautement subjective. Un indice global de similarité structurelle (MSSIM pour Mean Structural Similarity Index) a été proposé par Wang \textit{et al.} \cite{Wang04imagequality} et permet, en conjonction avec le PSNR, de fournir une mesure de qualité plus en rapport avec la perception visuelle. Le MSSIM prend ses valeurs dans l'intervalle $[0;1]$ avec une similarité d'autant plus grande que la valeur est proche de 1.  

 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Sans bruit]{\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png}}
   \subfigure[Bruit gaussien $\sigma=25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16]{\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png}}
   \subfigure[Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04]{\label{ny-sap}\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png}}
 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Sans bruit]{\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png}}
   \subfigure[Bruit gaussien $\sigma=25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16]{\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png}}
   \subfigure[Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04]{\label{ny-sap}\includegraphics[width=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png}}

-  \caption{Images 256$\times$256 en niveau de gris 8 bits utilisées pour l'illustration des propriétés des filtres. a) l'image de référence non bruitée. b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'écart type $\sigma=25$. c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel à 25\%.}
+  \caption{Images 256$\times$256 en niveau de gris 8 bits utilisées pour l'illustration des propriétés des filtres. (a) l'image de référence non bruitée. (b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'écart type $\sigma=25$. (c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel à 25\%.}

 \label{fig-ny-noises}
 \end{figure}
 
 \subsection{Les opérateurs de base}\label{sec-op-base}
 \subsubsection{Le filtre de convolution}
 L'opération la plus employée dans les procédés de traitement d'image est sans doute la convolution. Selon les valeurs affectées aux coefficients du masque, le filtrage par convolution permet de réaliser bon nombre de traitements comme la réduction de bruit par moyennage ou noyau gaussien ou encore la détection de contours. 
 \label{fig-ny-noises}
 \end{figure}
 
 \subsection{Les opérateurs de base}\label{sec-op-base}
 \subsubsection{Le filtre de convolution}
 L'opération la plus employée dans les procédés de traitement d'image est sans doute la convolution. Selon les valeurs affectées aux coefficients du masque, le filtrage par convolution permet de réaliser bon nombre de traitements comme la réduction de bruit par moyennage ou noyau gaussien ou encore la détection de contours. 

-Si la fonction définissant le masque de convolution est notée $h$, l'expression générale de la valeur estimée de pixel de coordonnées $(i,j)$ est donnée par
+Si la fonction définissant le masque de convolution est notée $h$, l'expression générale de la valeur de sortie estimée au pixel de coordonnées $(i,j)$ est donnée par

 \begin{equation}
 \widehat{u}(x, y) = \left(\bar{v} * h\right) = \sum_{(i < H)} \sum_{(j < L)}v(x-j, y-i)h(j,i)
 \label{convoDef}
 \begin{equation}
 \widehat{u}(x, y) = \left(\bar{v} * h\right) = \sum_{(i < H)} \sum_{(j < L)}v(x-j, y-i)h(j,i)
 \label{convoDef}


@@ -30,7 +30,7 @@ Dans les applications les plus courantes, $h$ est à support borné et de forme
  La figure \ref{fig-ny-convo} présente les résultats de la convolution par deux masques débruiteurs \textit{moyenneurs} $h_3$ et $h_5$ de taille différentes, appliqués à l'image corrompue par un bruit gaussien : on voit la diminution des fluctuations mais aussi le flou apporté et qui rend les contours d'autant moins définis que la taille du masque est grande. La troisième image montre l'effet d'un masque gaussien $h_{g3}$. 
 Les matrices définissant les masques sont les suivantes :
  
  La figure \ref{fig-ny-convo} présente les résultats de la convolution par deux masques débruiteurs \textit{moyenneurs} $h_3$ et $h_5$ de taille différentes, appliqués à l'image corrompue par un bruit gaussien : on voit la diminution des fluctuations mais aussi le flou apporté et qui rend les contours d'autant moins définis que la taille du masque est grande. La troisième image montre l'effet d'un masque gaussien $h_{g3}$. 
 Les matrices définissant les masques sont les suivantes :
  

-\[h_3=\frac{1}{9}\begin{bmatrix}1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix}, h_{5}=\frac{1}{25}\begin{bmatrix}1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\end{bmatrix}, h_{g3}= \begin{bmatrix}1&2&1\\2&4&2\\1&2&1\end{bmatrix}\]  
+\[h_3=\frac{1}{9}\begin{bmatrix}1&1&1\\1&1&1\\1&1&1\end{bmatrix}, h_{5}=\frac{1}{25}\begin{bmatrix}1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\\1&1&1&1&1\end{bmatrix}, h_{g3}= \frac{1}{16}\begin{bmatrix}1&2&1\\2&4&2\\1&2&1\end{bmatrix}\]  

 
 \begin{figure}
   \centering
 
 \begin{figure}
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@@ -45,9 +45,10 @@ Lorsque la matrice $h$ définissant le masque peut s'écrire comme le produit de
 
 
 \subsubsection{Le filtre médian}
 
 
 \subsubsection{Le filtre médian}

-Le filtrage médian \cite{tukey77} est également une opération très employée en pré-traitement pour sa simplicité et ses propriétés de préservation des contours alliées à une capacité de réduction du bruit gaussien importante. 
-La valeur du niveau de gris de chaque pixel est remplacée par la médiane des niveaux de gris des pixels voisins. Un des intérêts de ce filtre réside dans le fait que la valeur filtrée est une des valeurs du voisinage, contrairement à ce qui se produit lors d'une convolution. Un autre est de bien filtrer les valeurs extrêmes et par conséquent de trouver naturellement son application dans la réduction du bruit impulsionnel.
-Toutefois, la non-linéraité de cette technique et sa complexité n'en ont pas fait un filtre très utilisé jusqu'à ce que des implémentation efficaces soient proposées, en particulier le filtre à temps de calcul \og constant \fg{} décrit par Perreault et Hebert \cite{4287006}. Il est à noter que le filtrage médian est souvent appliqué en plusieurs passes de voisinage restreint.
+Le filtrage médian \cite{tukey77} est également une opération très employée en pré-traitement pour sa simplicité coneptuelle et ses propriétés de préservation des contours alliées à une capacité de réduction du bruit gaussien importante. 
+La valeur du niveau de gris de chaque pixel est remplacée par la médiane des niveaux de gris des pixels dans un voisinage donné. Un des intérêts de ce filtre réside dans le fait que la valeur filtrée est une des valeurs du voisinage, contrairement à ce qui se produit lors d'une convolution. 
+Le filtre médian est aussi un estimateur robuste de la valeur moyenne permettant de bien s'affranchir des perturbations présentant, dans le voisinage,  des valeurs très éloignées de la moyenne. Par conséquent, il trouve aussi son application dans la réduction du bruit impulsionnel.
+Toutefois, la non-régularité et l'importance du temps de calcul de cette technique n'en ont pas fait un filtre très utilisé jusqu'à ce que des implémentation efficaces soient proposées, en particulier le filtre à temps de calcul \og constant \fg{} décrit par Perreault et Hebert \cite{4287006}. Il est à noter que le filtrage médian est souvent appliqué en plusieurs passes de voisinage restreint, car cela permet d'obtenir des niveaux de débruitage semblables à ceux permis par des voisinages plus grands, mais avec des temps de calcul réduits.

 La figure \ref{fig-ny-median} montre la réduction de bruit impulsionnel obtenu sur l'image  \ref{ny-sap} grâce au filtre médian, dans trois conditions distinctes : médian 3$\times$3 en une ou deux passes, puis médian 5$\times$5.
 \begin{figure}
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 La figure \ref{fig-ny-median} montre la réduction de bruit impulsionnel obtenu sur l'image  \ref{ny-sap} grâce au filtre médian, dans trois conditions distinctes : médian 3$\times$3 en une ou deux passes, puis médian 5$\times$5.
 \begin{figure}
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@@ -60,7 +61,7 @@ La figure \ref{fig-ny-median} montre la réduction de bruit impulsionnel obtenu
 
 
 \subsubsection{Le filtre bilatéral}
 
 
 \subsubsection{Le filtre bilatéral}

-Le filtre bilatéral \cite{710815} est une composition d'opérations que l'on  peut voir comme un  filtre de convolution dont les coefficients ne dépendraient pas uniquement de la position du pixel courant par rapport au pixel central, mais également de la différence de leurs intensités (cas des images en niveaux de gris). 
+Le filtre bilatéral \cite{710815} est une composition d'opérations que l'on  peut voir comme un  filtre de convolution dont les coefficients dépendent de la position du pixel considéré par rapport au pixel central, mais dépendent également de la différence entre leurs deux niveaux de gris (cas des images en niveaux de gris). 

 Si l'on note $\Omega_k$ le voisinage du pixel d'indice $k$, l'expression générale du niveau de gris estimé est donnée par 
 \[\widehat{u_k}=\displaystyle\frac{\sum_{p\in \Omega_k}\left(F_S(x_p, x_k)F_I(v_p, v_k)v_p\right)}{\sum_{p\in\Omega_k }\left(F_S(x_p, x_k)F_I(v_p, v_k)\right)} \]
 où $F_S$ et $F_I$ sont les fonctions de pondération spatiale et d'intensité. Classiquement, $F_S$ et $F_I$ sont des gaussiennes de moyennes nulles et d'écarts type $\sigma_S$ et $\sigma_I$.
 Si l'on note $\Omega_k$ le voisinage du pixel d'indice $k$, l'expression générale du niveau de gris estimé est donnée par 
 \[\widehat{u_k}=\displaystyle\frac{\sum_{p\in \Omega_k}\left(F_S(x_p, x_k)F_I(v_p, v_k)v_p\right)}{\sum_{p\in\Omega_k }\left(F_S(x_p, x_k)F_I(v_p, v_k)\right)} \]
 où $F_S$ et $F_I$ sont les fonctions de pondération spatiale et d'intensité. Classiquement, $F_S$ et $F_I$ sont des gaussiennes de moyennes nulles et d'écarts type $\sigma_S$ et $\sigma_I$.


@@ -88,7 +89,9 @@ L'un de ces algorithmes cherche dans l'image bruitée, une portion de la ligne d
   
 
 \subsubsection{Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}
   
 
 \subsubsection{Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}

-Ces algorithmes font l'hypothèse qu'il est possible de décrire l'image à débruiter en utilisant une base de fonctions permettant de décomposer l'image en une combinaison linéaire des éléments de cette base. Les bases les plus employées sont les ondelettes \cite{Mallat:2008:WTS:1525499, Daubechies:1992:TLW:130655} ainsi que les fonctions sinusoïdales (DCT \cite{1093941,strang1999discrete}). Les éléments de la base peuvent être prédéterminés ou bien calculés à partir des données de l'image, par exemple en s'appuyant sur une analyse en composantes principales ou après apprentissage \cite{elad2006image}. Le principe du débruitage est de considérer que le bruit est décorellé des fonctions de la base et donc représenté par les petits coefficients de la décomposition, que l'on peut annuler. Diverses politiques de seuillage peuvent alors être appliquées selon le type d'image et le modèle de bruit ayant chacune ses propres avantages et inconvénients. L'intérêt principal de ces méthodes est de bien restituer les transitions rapides (grande énergie), mais elles génèrent en revanche des artefacts dus aux possibles grands coefficients de bruit. 
+Ces algorithmes font l'hypothèse qu'il est possible de décrire l'image à débruiter en utilisant une base de fonctions permettant de décomposer l'image en une combinaison linéaire des éléments de cette base. Les bases les plus employées sont les ondelettes \cite{Mallat:2008:WTS:1525499, Daubechies:1992:TLW:130655} ainsi que les fonctions sinusoïdales (DCT \cite{1093941,strang1999discrete}). Les éléments de la base peuvent être prédéterminés ou bien calculés à partir des données de l'image, par exemple en s'appuyant sur une analyse en composantes principales ou après apprentissage \cite{elad2006image}. On considère que le bruit, blanc, est décorellé des fonctions de la base, son énergie est ainsi répartie uniformément sur tout l'espace de décomposition, contrairement au signal informatif. Le principe du filtrage est alors de supprimer les composantes à faible énergie, représentées par les petits coefficients de la décomposition.
+
+ Diverses politiques de seuillage peuvent alors être appliquées selon le type d'image et le modèle de bruit ayant chacune ses propres avantages et inconvénients. L'intérêt principal de ces méthodes est de bien restituer les transitions rapides (grande énergie), mais elles peuvent en revanche générer des artefacts, par exemple lorsque la PDF du bruit partage avec le signal une composante d'énergie élevée. 

 La figure \ref{fig-ny-dwt} illustre cela en montrant le résultat du débruitage obtenu par décomposition en ondelettes et seuillage  \og dur \fg{} : lorsque la valeur du seuil croît, des aplats apparaissent et sont visuellement génants bien que les valeurs des indices de qualité n'aient pas diminué significativement.
 Certains algorithmes récents, en particulier ceux utilisant une base d'ondelettes adaptative, comme dans \cite{elad2006image} sont proches, en terme de qualité, de l'état de l'art du domaine, avec souvent un avantage lié à des vitesses d'exécution assez rapides.
 
 La figure \ref{fig-ny-dwt} illustre cela en montrant le résultat du débruitage obtenu par décomposition en ondelettes et seuillage  \og dur \fg{} : lorsque la valeur du seuil croît, des aplats apparaissent et sont visuellement génants bien que les valeurs des indices de qualité n'aient pas diminué significativement.
 Certains algorithmes récents, en particulier ceux utilisant une base d'ondelettes adaptative, comme dans \cite{elad2006image} sont proches, en terme de qualité, de l'état de l'art du domaine, avec souvent un avantage lié à des vitesses d'exécution assez rapides.
 


@@ -135,7 +138,7 @@ L'opération de convolution a fait l'objet d'une étude et d'une optimisation po
 Les résultats montrent que l'emploi de texture comme mémoire principale pour le stockage des images à traiter apporte un gain d'environ 50\% par rapport à l'utilisation de la mémoire globale. Par ailleurs, les transactions par paquets de 128 bits apportent également une amélioration sensible, ainsi que l'emploi de la mémoire partagée comme zone de travail pour le calcul des valeurs de sortie. Le traitement de référence effectué pour les mesures est la convolution générique (non séparable) d'une image 8 bits de 2048$\times$2048 pixels par un masque de convolution de 5$\times$5 pixels, expression que l'on raccourcira dorénavant en \textit{convolution 5$\times$5}.
 
 Le meilleur résultat obtenu dans les conditions détaillées précédemment, sur architecture GT200 (carte GTX280) est de 1,4~ms pour le calcul, ce qui représente un débit global de 945~MP/s lorsque l'on prend en compte les temps de transfert aller et retour des images (1,5~ms d'après nos mesures).
 Les résultats montrent que l'emploi de texture comme mémoire principale pour le stockage des images à traiter apporte un gain d'environ 50\% par rapport à l'utilisation de la mémoire globale. Par ailleurs, les transactions par paquets de 128 bits apportent également une amélioration sensible, ainsi que l'emploi de la mémoire partagée comme zone de travail pour le calcul des valeurs de sortie. Le traitement de référence effectué pour les mesures est la convolution générique (non séparable) d'une image 8 bits de 2048$\times$2048 pixels par un masque de convolution de 5$\times$5 pixels, expression que l'on raccourcira dorénavant en \textit{convolution 5$\times$5}.
 
 Le meilleur résultat obtenu dans les conditions détaillées précédemment, sur architecture GT200 (carte GTX280) est de 1,4~ms pour le calcul, ce qui représente un débit global de 945~MP/s lorsque l'on prend en compte les temps de transfert aller et retour des images (1,5~ms d'après nos mesures).

-Nous continuerons d'utiliser cette mesure de débit en \textit{pixels par seconde} pour toutes les évaluations à venir ; elle permet en particulier de fournir des valeurs de performance indépendantes de la taille des images soumises au traitement.
+Nous continuerons d'utiliser cette mesure de débit en \textit{pixels par seconde} pour toutes les évaluations à venir ; elle permet en particulier de fournir des valeurs de performance indépendamment de la taille des images soumises au traitement\footnote{Dans la pratique, le débit dépend peu de la taille de l'image, pour les images suffisamment grandes que nous traitons. Le débit croit légèrement avec la taille de l'image en raison des transferts plus efficaces.}.

 
 \subsection{Le filtre médian}\label{sec-median}
 On connaît peu de versions GPU du filtre médian, peut-être en raison des implémentations CPU performantes et génériques que l'on a déjà évoquées (voir par exemple \cite{4287006}) et dont le portage sur GPU ne laisse pas entrevoir de potentiel, ou bien reste à inventer. Néanmoins, une bibliothèque commerciale (LibJacket et ArrayFire) en propose une implémentation GPU dont nous avons pu mesurer les performances pour un masque de 3$\times$3 et qui est également prise comme référence par Sanchez \textit{et al.} pour évaluer les performances de leur propre implémentation appelée PCMF \cite{6288187}. 
 
 \subsection{Le filtre médian}\label{sec-median}
 On connaît peu de versions GPU du filtre médian, peut-être en raison des implémentations CPU performantes et génériques que l'on a déjà évoquées (voir par exemple \cite{4287006}) et dont le portage sur GPU ne laisse pas entrevoir de potentiel, ou bien reste à inventer. Néanmoins, une bibliothèque commerciale (LibJacket et ArrayFire) en propose une implémentation GPU dont nous avons pu mesurer les performances pour un masque de 3$\times$3 et qui est également prise comme référence par Sanchez \textit{et al.} pour évaluer les performances de leur propre implémentation appelée PCMF \cite{6288187}. 


@@ -175,12 +178,12 @@ Le principe est de pré-charger les valeurs utiles au bloc de threads dans la m
 
 \begin{figure}
   \centering
 
 \begin{figure}
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-  \includegraphics[width=10cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefetch_zheng2011.png}
+  \includegraphics[width=12cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefetch_zheng2011.png}

 \caption{Illustration du pré-chargement en mémoire partagée mis 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.}
 \label{fig-prefetch-zheng}
 \end{figure}
 
 \caption{Illustration du pré-chargement en mémoire partagée mis 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.}
 \label{fig-prefetch-zheng}
 \end{figure}
 

-Cette recette est ensuite appliquée dans l'implémentation d'un filtre bilatéral et d'un filtre à moyennes non locales (NL-means). Concernant le filtre bilatéral, les auteurs pré-calculent aussi les coefficients de la pondération spatiale, alors que ceux de la pondération d'intensité restent calculés à la volée.
+Cette méthode empirique de pré-chargement est ensuite appliquée dans l'implémentation d'un filtre bilatéral et d'un filtre à moyennes non locales (NL-means). Concernant le filtre bilatéral, les auteurs pré-calculent aussi les coefficients de la pondération spatiale, alors que ceux de la pondération d'intensité restent calculés à la volée.

 Ces deux optimisations permettent un gain de 20\% sur le temps de calcul du filtre bilatéral pour arriver à 0.326~ms dans les mêmes conditions que ci-dessus (bilatéral 7$\times$7 sur image 1~MP). Toutefois, le débit global ne progresse pas (132~MP/s) en raison de la prépondérance des temps de transfert annoncés à 7,5~ms pour l'image de 1~MP, alors qu'ils n'étaient que de 7,1~ms dans les conditions décrites par Nvidia.
 
 Ce travail d'optimisation ne perd toutefois pas son intérêt dans la mesure où, si le filtre fait partie d'une chaîne de traitement entièrement exécutée par le GPU, le transfert des données n'a besoin d'être effectué qu'une seule fois en tout début et en toute fin de traitement.  
 Ces deux optimisations permettent un gain de 20\% sur le temps de calcul du filtre bilatéral pour arriver à 0.326~ms dans les mêmes conditions que ci-dessus (bilatéral 7$\times$7 sur image 1~MP). Toutefois, le débit global ne progresse pas (132~MP/s) en raison de la prépondérance des temps de transfert annoncés à 7,5~ms pour l'image de 1~MP, alors qu'ils n'étaient que de 7,1~ms dans les conditions décrites par Nvidia.
 
 Ce travail d'optimisation ne perd toutefois pas son intérêt dans la mesure où, si le filtre fait partie d'une chaîne de traitement entièrement exécutée par le GPU, le transfert des données n'a besoin d'être effectué qu'une seule fois en tout début et en toute fin de traitement.  

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
index 96a530b88fc5abbfa836aebbd13adcd940b6ffc3..a9c8e1e68de3d4c5c25916ed2f74c0e3a9e307e1 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{Les techniques de segmentation}
+\section{Introduction}

 La segmentation représente un enjeu particulièrement important dans le domaine du traitement d'image et a ainsi fait l'objet d'abondants travaux et publications touchant les nombreux cas d'analyse dans lesquels une segmentation est utilisée. On peut citer la reconnaissance de formes, la détections et/ou la poursuite de cibles, la cartographie, le diagnostic médical, l'interaction Homme-machine, la discrimination d'arrière plan, etc.
 
 On pourrait donner de la segmentation une définition spécifique par type d'usage, mais dans un souci d'unification, nous proposons la formulation générique suivante :\\
 La segmentation représente un enjeu particulièrement important dans le domaine du traitement d'image et a ainsi fait l'objet d'abondants travaux et publications touchant les nombreux cas d'analyse dans lesquels une segmentation est utilisée. On peut citer la reconnaissance de formes, la détections et/ou la poursuite de cibles, la cartographie, le diagnostic médical, l'interaction Homme-machine, la discrimination d'arrière plan, etc.
 
 On pourrait donner de la segmentation une définition spécifique par type d'usage, mais dans un souci d'unification, nous proposons la formulation générique suivante :\\


@@ -7,9 +7,10 @@ Le caractère \textit{homogène} s'entend au sens d'un critère pré-établi, ad
 
 Devant la diversité des cas à traiter et des objectifs à atteindre, on sait aujourd'hui qu'à l'instar du filtre unique, la méthode universelle de segmentation n'existe pas et qu'une bonne segmentation est celle qui conduit effectivement à l'extraction des structures pertinentes d'une image selon l'interprétation qui doit en être faite.
 
 
 Devant la diversité des cas à traiter et des objectifs à atteindre, on sait aujourd'hui qu'à l'instar du filtre unique, la méthode universelle de segmentation n'existe pas et qu'une bonne segmentation est celle qui conduit effectivement à l'extraction des structures pertinentes d'une image selon l'interprétation qui doit en être faite.
 

-Les éléments constitutifs de la segmentation sont soit des régions (les segments), soit des contours. Les deux notions sont complémentaires étant donné que les contours délimitent des régions, mais les techniques de calcul basées sur l'un ou l'autre de ces éléments relèvent d'analyses différentes.
+Les éléments constitutifs de la segmentation sont soit des régions (les segments), soit des contours. Les deux notions sont complémentaires étant donné que les contours délimitent des régions\footnote{Nous excluons ici les contours non-fermés qui peuvent être obtenus à l'aide d'un simple détecteur de bords.}, mais les techniques de calcul basées sur l'un ou l'autre de ces éléments relèvent d'analyses différentes.

 
 

-Les algorithmes de segmentation orientés régions s'appuient pour beaucoup sur des techniques de regroupement, ou \textit{clustering}, pour l'identification et le peuplement des régions. Ce lien trouve son origine dans la théorie du \textit{gestalt} \cite{humphrey1924psychology} où l'on considère que la perception conceptuelle s'élabore au travers de regroupements visuels d'éléments.
+\section{Les techniques de segmentation orientées régions}
+Les algorithmes de cette classe s'appuient pour beaucoup sur des techniques de regroupement, ou \textit{clustering}, pour l'identification et le peuplement des régions. Ce lien trouve son origine dans la théorie du \textit{gestalt} \cite{humphrey1924psychology} où l'on considère que la perception conceptuelle s'élabore au travers de regroupements visuels d'éléments.

 
 La plupart des approches proposées jusqu'à très récemment consistent à minimiser une fonction d'énergie qui n'a pas de solution formelle et que l'on résout donc à l'aide de techniques numériques souvent itératives.   
 
 
 La plupart des approches proposées jusqu'à très récemment consistent à minimiser une fonction d'énergie qui n'a pas de solution formelle et que l'on résout donc à l'aide de techniques numériques souvent itératives.   
 


@@ -20,14 +21,14 @@ Différents critères peuvent être appliqués pour cette analyse, visant par ex
 Malgré la multitude de variantes proposées, ces méthodes demeurent  peu robustes et présentent l'inconvénient majeur de ne pas garantir la connexité des régions déterminées. On les réserve à des applications très spécifiques où, par exemple, on dispose d'une image de référence dont l'histogramme peut être comparé à celui des images à traiter. C'est le cas de certaines applications de contrôle industriel où la simplicité algorithmique permet de surcroît des implémentations très rapides, voire câblées.
 
 Ces techniques peuvent  aujourd'hui être considérées comme rudimentaires mais les calculs d'histogrammes et les analyses associées interviennent dans beaucoup d'algorithmes récents parmi les plus évolués et performants. 
 Malgré la multitude de variantes proposées, ces méthodes demeurent  peu robustes et présentent l'inconvénient majeur de ne pas garantir la connexité des régions déterminées. On les réserve à des applications très spécifiques où, par exemple, on dispose d'une image de référence dont l'histogramme peut être comparé à celui des images à traiter. C'est le cas de certaines applications de contrôle industriel où la simplicité algorithmique permet de surcroît des implémentations très rapides, voire câblées.
 
 Ces techniques peuvent  aujourd'hui être considérées comme rudimentaires mais les calculs d'histogrammes et les analyses associées interviennent dans beaucoup d'algorithmes récents parmi les plus évolués et performants. 

-La figure \ref{fig-histo-cochon} illustre le traitement typique de l'histogramme de l'image d'entrée \ref{fig-histo-cochon-a} dans le but de distinguer les deux régions du fond et du cochon (la cible). La première étape consiste à dresser l'histogramme des niveaux de gris sur tout le domaine de l'image \ref{fig-histo-cochon-b}. Il faut ensuite identifier le seuil de séparation des deux régions supposées, ici, homogènes au sens des valeurs de niveau de gris. Une estimation visuelle peut-être faite, mais on voit immédiatement que même dans une situation aussi claire, le choix du seuil n'est pas évident. Pour un traitement automatique, on peut par exemple proposer la technique itérative présentée par l'Algorithme  \ref{algo-histo-cochon} qui conduit à la segmentation de la figure \ref{fig-histo-cochon-c}. 
+La figure \ref{fig-histo-cochon} illustre le traitement typique de l'histogramme de l'image d'entrée \ref{fig-histo-cochon-a} dans le but de distinguer les deux régions du fond et de la peluche (la cible). La première étape consiste à dresser l'histogramme des niveaux de gris sur tout le domaine de l'image \ref{fig-histo-cochon-b}. Il faut ensuite identifier le seuil de séparation des deux régions supposées, ici, homogènes au sens des valeurs de niveau de gris. Une estimation visuelle peut-être faite, mais on voit immédiatement que même dans une situation aussi claire, le choix du seuil n'est pas évident. Pour un traitement automatique, on peut par exemple proposer la technique itérative présentée par l'Algorithme  \ref{algo-histo-cochon} qui conduit à la segmentation de la figure \ref{fig-histo-cochon-c}. 

 Le principe mis en \oe uvre est de fixer arbitrairement une valeur initiale au seuil (ici 128), puis de calculer les \og poids \fg{} respectifs des valeurs situées au-dessus et en-dessous de ce seuil (ligne 6). Cette évaluation de la répartition énergétique permet d'ajuster la valeur du seuil (ligne 8), puis de recommencer jusqu'à convergence, lorsque l'écart entre deux valeurs successives du seuil devient inférieur à une limite fixée à l'avance ($\epsilon$, ligne 9).       
 
 L'image \ref{fig-histo-cochon-d} est l'image initiale, corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'écart type 25. Les résultats de la segmentation (\ref{fig-histo-cochon-c} et \ref{fig-histo-cochon-f}) de cette image sont clairement insuffisants : les régions identifiées présentent des discontinuités et dans le cas de l'image bruitée, quantité de pixels orphelins subsistent en quantité. Cette technique nécessiterait une étape supplémentaire pour obtenir une segmentation pertinente.
 
 \begin{figure}
   \centering
 Le principe mis en \oe uvre est de fixer arbitrairement une valeur initiale au seuil (ici 128), puis de calculer les \og poids \fg{} respectifs des valeurs situées au-dessus et en-dessous de ce seuil (ligne 6). Cette évaluation de la répartition énergétique permet d'ajuster la valeur du seuil (ligne 8), puis de recommencer jusqu'à convergence, lorsque l'écart entre deux valeurs successives du seuil devient inférieur à une limite fixée à l'avance ($\epsilon$, ligne 9).       
 
 L'image \ref{fig-histo-cochon-d} est l'image initiale, corrompue par un bruit gaussien de moyenne nulle et d'écart type 25. Les résultats de la segmentation (\ref{fig-histo-cochon-c} et \ref{fig-histo-cochon-f}) de cette image sont clairement insuffisants : les régions identifiées présentent des discontinuités et dans le cas de l'image bruitée, quantité de pixels orphelins subsistent en quantité. Cette technique nécessiterait une étape supplémentaire pour obtenir une segmentation pertinente.
 
 \begin{figure}
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-  \subfigure[Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)]{\label{fig-histo-cochon-a} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png}}\quad
+  \subfigure[Image initiale comportant deux zones : le fond et la peluche (la cible)]{\label{fig-histo-cochon-a} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png}}\quad

   \subfigure[Histogramme des niveaux de gris]{\label{fig-histo-cochon-b} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256.png}}\quad
   \subfigure[Image binaire représentant la segmentation. Seuil estimé à 101 après 4 itérations.]{\label{fig-histo-cochon-c} \includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-seghisto-101-255.png}}\\
 \subfigure[Image initiale bruitée]{\label{fig-histo-cochon-d} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png}}\quad
   \subfigure[Histogramme des niveaux de gris]{\label{fig-histo-cochon-b} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256.png}}\quad
   \subfigure[Image binaire représentant la segmentation. Seuil estimé à 101 après 4 itérations.]{\label{fig-histo-cochon-c} \includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-seghisto-101-255.png}}\\
 \subfigure[Image initiale bruitée]{\label{fig-histo-cochon-d} \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png}}\quad


@@ -54,7 +55,7 @@ $\epsilon \leftarrow 1$ \;
 \end{algorithm}
 
 \subsection{Partitionnement de graphe}
 \end{algorithm}
 
 \subsection{Partitionnement de graphe}

-Un autre formalisme qui a généré une vaste classe d'algorithmes de segmentation est celui des graphes. Il repose sur l'idée que les régions de l'image sont représentées par les n\oe uds du graphe, alors que les liens traduisent les relations de voisinage existant entre les régions, l'idée de base étant d'initialiser le graphe avec un n\oe ud pour chaque pixel. La segmentation est obtenue par partitionnement itératif du graphe, en évaluant les liens et en déterminant ceux à supprimer, et ce jusqu'à convergence.
+Un autre formalisme qui a généré une vaste classe d'algorithmes de segmentation est celui des graphes. Il repose sur l'idée que les régions de l'image sont représentées par les n\oe uds d'un graphe, alors que les liens traduisent les relations de voisinage existant entre les régions, l'idée de base étant d'initialiser le graphe avec un n\oe ud pour chaque pixel. La segmentation est obtenue par partitionnement itératif du graphe, en évaluant les liens et en déterminant ceux à supprimer, et ce jusqu'à convergence.

 
 L'essentiel de la problématique réside donc dans la métrique retenue pour évaluer les liens ainsi que dans le critère de sélection et, là encore, la littérature regorge d'une grande variété de propositions.
 Les premières d'entre elles, qui n'étaient pas spécifiquement dédiées à la segmentation d'images numériques mais au regroupement d'éléments répartis sur un domaine (1D ou 2D), ont été élaborées autour d'une mesure locale des liens basée sur la distance entre les éléments. La réduction du graphe est ensuite effectuée en utilisant un algorithme spécifique, comme le \textit{minimum spanning tree}, dont l'application a été décrite dès 1970 dans \cite{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359} et où il s'agit simplement de supprimer les liens \textit{inconsistants}, c'est à dire ceux dont le poids est significativement plus élevé que la moyenne des voisins se trouvant de chaque coté du lien en question.
 
 L'essentiel de la problématique réside donc dans la métrique retenue pour évaluer les liens ainsi que dans le critère de sélection et, là encore, la littérature regorge d'une grande variété de propositions.
 Les premières d'entre elles, qui n'étaient pas spécifiquement dédiées à la segmentation d'images numériques mais au regroupement d'éléments répartis sur un domaine (1D ou 2D), ont été élaborées autour d'une mesure locale des liens basée sur la distance entre les éléments. La réduction du graphe est ensuite effectuée en utilisant un algorithme spécifique, comme le \textit{minimum spanning tree}, dont l'application a été décrite dès 1970 dans \cite{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359} et où il s'agit simplement de supprimer les liens \textit{inconsistants}, c'est à dire ceux dont le poids est significativement plus élevé que la moyenne des voisins se trouvant de chaque coté du lien en question.


@@ -74,7 +75,7 @@ On construit également la matrice de connectivité $D$, diagonale et dont les 
 \[d_{i} = \displaystyle\sum_jw_{ij}\]
 
 Une famille de méthodes, inspirée par le \textit{graphe optimal} de Wu et Leahy \cite{wu1993optimal}, réalise le partitionnement sur la base des valeurs propres $\lambda_k$ et vecteurs propres $Y_k$ du système 
 \[d_{i} = \displaystyle\sum_jw_{ij}\]
 
 Une famille de méthodes, inspirée par le \textit{graphe optimal} de Wu et Leahy \cite{wu1993optimal}, réalise le partitionnement sur la base des valeurs propres $\lambda_k$ et vecteurs propres $Y_k$ du système 

-\[\left(D-W)\right)Y=\lambda DY \]
+\[\left(D-W\right)Y=\lambda DY \]

 Certains algorithmes proposés plus récemment s'inscrivent dans cette veine \cite{wang2001image,wang2003image,felzenszwalb2004efficient,shi2000normalized}, avec comme principal point faible, une difficulté  à trouver un compromis acceptable entre identification de structures globales et préservation des éléments de détails. Cela se traduit dans la pratique par un ensemble de paramètres à régler pour chaque type de segmentation à effectuer.
 
 La figure \ref{fig-graph-cochon} montre un exemple de l'application de l'algorithme \textit{normalized cuts} décrit dans \cite{shi2000normalized} et implémenté par Cour, Yu et Shi en 2004. Cette implémentation utilise des valeurs pré-établies des paramètres de calcul de la matrice de similarité produisant de bonnes segmentations de sujets dans les images naturelles, mais requiert de prédéterminer le nombre de segments. Les images de la figure représentent les résultats obtenus avec un nombre de segments variant de 2 à 5 et montrent qu'il est difficile de trouver un compromis acceptable. De plus, les temps d'exécution peuvent devenir très rapidement prohibitifs, même avec des implémentations plus optimisées. Les résultats de la figure \ref{fig-graph-cochon} ont été obtenus en 1,5~s environ (Matlab R2010 sur CPU intel core i5-2520M \@ 2.50GHz - linux 3.2.0) 
 Certains algorithmes proposés plus récemment s'inscrivent dans cette veine \cite{wang2001image,wang2003image,felzenszwalb2004efficient,shi2000normalized}, avec comme principal point faible, une difficulté  à trouver un compromis acceptable entre identification de structures globales et préservation des éléments de détails. Cela se traduit dans la pratique par un ensemble de paramètres à régler pour chaque type de segmentation à effectuer.
 
 La figure \ref{fig-graph-cochon} montre un exemple de l'application de l'algorithme \textit{normalized cuts} décrit dans \cite{shi2000normalized} et implémenté par Cour, Yu et Shi en 2004. Cette implémentation utilise des valeurs pré-établies des paramètres de calcul de la matrice de similarité produisant de bonnes segmentations de sujets dans les images naturelles, mais requiert de prédéterminer le nombre de segments. Les images de la figure représentent les résultats obtenus avec un nombre de segments variant de 2 à 5 et montrent qu'il est difficile de trouver un compromis acceptable. De plus, les temps d'exécution peuvent devenir très rapidement prohibitifs, même avec des implémentations plus optimisées. Les résultats de la figure \ref{fig-graph-cochon} ont été obtenus en 1,5~s environ (Matlab R2010 sur CPU intel core i5-2520M \@ 2.50GHz - linux 3.2.0) 


@@ -93,9 +94,9 @@ Ce procédé est mis en \oe uvre avec de bons résultats dans plusieurs algorith
 
 \subsection{kernel-means, mean-shift et apparentés}
 Parallèlement à la réduction de graphes, d'autres approches ont donné naissance à une multitude de variantes tournées vers la recherche des moindres carrés. 
 
 \subsection{kernel-means, mean-shift et apparentés}
 Parallèlement à la réduction de graphes, d'autres approches ont donné naissance à une multitude de variantes tournées vers la recherche des moindres carrés. 

-Il s'agit simplement de minimiser l'erreur quadratique totale, ce qui peut se résumer, pour une image de $N$ pixels, en la détermination du nombre $C$ de segments $\Omega_i$ et leur contenu, de sorte à minimiser l'expression 
-\[\sum_{i\in[1..C]}\sum_{x_k\in\Omega_i} \left(v_k-\mu_i\right)^2\]  
-où $\mu_i$ représente la valeur affectée au segment $\Omega_i$, i.e la valeur moyenne des observations $v_k$ sur $\Omega_i$, et $\displaystyle{\bigcup_{i\in[1..C]}\Omega_i=\Omega}$ 
+Il s'agit simplement de minimiser l'erreur quadratique totale, ce qui peut se résumer, pour une image de $N$ pixels, en la détermination du nombre $K$ de segments $\Omega_i$ et leur contenu, de sorte à minimiser l'expression 
+\[\sum_{i\in[1..K]}\sum_{x_k\in\Omega_i} \left(v_k-\mu_i\right)^2\]  
+où $\mu_i$ représente la valeur affectée au segment $\Omega_i$, i.e la valeur moyenne des observations $v_k$ sur $\Omega_i$, et $\displaystyle{\bigcup_{i\in[1..K]}\Omega_i=\Omega}$. 

 
 Cette idée est très intuitive et simple, mais n'a pas souvent de solution explicite, d'autant que le nombre des segments est \textit{a priori} inconnu.
 Dès 1965, Mac Queen a proposé l'appellation k-means pour cette procédure itérative de regroupement \cite{macqueen1967some} qui débute avec $k$ groupes d'un seul pixel\footnote{Dans son article, MacQueen ne parle pas de pixel mais de point. En effet, la méthode décrite ne visait pas à segmenter des images, mais des données de natures diverses.}
 
 Cette idée est très intuitive et simple, mais n'a pas souvent de solution explicite, d'autant que le nombre des segments est \textit{a priori} inconnu.
 Dès 1965, Mac Queen a proposé l'appellation k-means pour cette procédure itérative de regroupement \cite{macqueen1967some} qui débute avec $k$ groupes d'un seul pixel\footnote{Dans son article, MacQueen ne parle pas de pixel mais de point. En effet, la méthode décrite ne visait pas à segmenter des images, mais des données de natures diverses.}


@@ -105,15 +106,15 @@ Un autre est d'être très dépendant du choix des $k$ éléments initiaux, en n
 
 Toutefois, vraisemblablement du fait de sa simplicité d'implémentation et de son temps d'exécution rapide, la communauté scientifique s'est beaucoup penchée sur cette méthode pour en compenser les défauts, jusqu'à en faire une des plus employées, en particulier par les statisticiens.
 On compte aussi beaucoup de variantes telles les \textit{k-centers} \cite{agarwal2002exact} et les \textit{k-médians} \cite{arora1998approximation} qui n'employent pas la moyenne arithmétique comme expression du \og centre \fg{} d'un segment. 
 
 Toutefois, vraisemblablement du fait de sa simplicité d'implémentation et de son temps d'exécution rapide, la communauté scientifique s'est beaucoup penchée sur cette méthode pour en compenser les défauts, jusqu'à en faire une des plus employées, en particulier par les statisticiens.
 On compte aussi beaucoup de variantes telles les \textit{k-centers} \cite{agarwal2002exact} et les \textit{k-médians} \cite{arora1998approximation} qui n'employent pas la moyenne arithmétique comme expression du \og centre \fg{} d'un segment. 

-Des solutions ont aussi été apportées pour l'estimation de $k$ en employant, par exemple, un critère de vraisemblance pour choisir la meilleure valeur de $k$ dans un intervalle donné \cite{pelleg2000x}.
-À titre d'illustration et de comparaison, l'image du cochon a été traitée par une implémentation naïve de l'algorithme original des \textit{k-means} en donnant successivement au nombre de segments les valeurs $s=2$ à $s=5$. Les résultats sont reproduits à la figure \ref{fig-kmeans-cochon} et montrent encore une fois l'influence de $s$ sur la segmentation.
+Des solutions ont aussi été apportées pour l'estimation de $K$ en employant, par exemple, un critère BIC (Bayesian Information Criterion) pour choisir la meilleure valeur de $K$ dans un intervalle donné \cite{pelleg2000x}.
+À titre d'illustration et de comparaison, l'image de la peluche a été traitée par une implémentation naïve de l'algorithme original des \textit{k-means} en donnant successivement au nombre de segments les valeurs $K=2$ à $K=5$. Les résultats sont reproduits à la figure \ref{fig-kmeans-cochon} et montrent encore une fois l'influence de $s$ sur la segmentation.

 \begin{figure}
   \centering
 \begin{figure}
   \centering

-  \subfigure[$s = 2$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg.png}}
-  \subfigure[$s = 3$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg.png}}
-  \subfigure[$s = 4$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg.png}}
-  \subfigure[$s = 5$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png}}
-  \caption{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.}
+  \subfigure[$K = 2$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg.png}}
+  \subfigure[$K = 3$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg.png}}
+  \subfigure[$K = 4$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg.png}}
+  \subfigure[$K = 5$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png}}
+  \caption{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times$ 128 pixels par algorithme \textit{k-means} pour un nombre $K$ 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.}

 \label{fig-kmeans-cochon}
 \end{figure}
 
 \label{fig-kmeans-cochon}
 \end{figure}
 


@@ -125,22 +126,22 @@ Comaniciu et Peer en ont alors étendu l'étude et proposé une application à l
 Une implémentation de la variante proposée par Keselman et Micheli-Tzanakou dans \cite{keselman1998extraction} appliquée à notre image de test, fournit les résultats reproduits à la figure  \ref{fig-meanshift-cochon}. Pour se rapprocher des traitements précédents, nous avons identifié, par essais successifs, les tailles de voisinage conduisant à des nombres de segments identiques à ceux des figures précédentes (de 2 à 5), le volume minimal admis pour un segment étant arbitrairement fixé à 100 pixels. 
 \begin{figure}
   \centering
 Une implémentation de la variante proposée par Keselman et Micheli-Tzanakou dans \cite{keselman1998extraction} appliquée à notre image de test, fournit les résultats reproduits à la figure  \ref{fig-meanshift-cochon}. Pour se rapprocher des traitements précédents, nous avons identifié, par essais successifs, les tailles de voisinage conduisant à des nombres de segments identiques à ceux des figures précédentes (de 2 à 5), le volume minimal admis pour un segment étant arbitrairement fixé à 100 pixels. 
 \begin{figure}
   \centering

-  \subfigure[$r=100 \Rightarrow s = 2$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r100m100.png}}
-  \subfigure[$r=50 \Rightarrow s = 3$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r50m100.png}}
-\subfigure[$r=35 \Rightarrow s = 4$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r35m100.png}}
-  \subfigure[$r=25 \Rightarrow s = 5$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r25m100.png}}  
-  \caption{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.}
+  \subfigure[$r=100 \Rightarrow K = 2$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r100m100.png}}
+  \subfigure[$r=50 \Rightarrow K = 3$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r50m100.png}}
+\subfigure[$r=35 \Rightarrow K = 4$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r35m100.png}}
+  \subfigure[$r=25 \Rightarrow K = 5$]{\includegraphics[width=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r25m100.png}}  
+  \caption{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 $K$ 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.}

 \label{fig-meanshift-cochon}
 \end{figure}
 
 Il est à noter que les segmentations basées sur des algorithmes de \textit{clustering} comme ceux que l'on vient de présenter nécessitent le plus souvent une phase supplémentaire de génération des frontières inter-segments et d'affectation de la valeur de chaque segment aux éléments qui le composent. 
 Par ailleurs, dans les deux cas du \textit{k-means} et du \textit{mean-shift}, chaque itération génère une réduction de la variance (due au moyennage) et on peut donc rapprocher ces techniques de celles de réduction de bruit par minimisation de variance.
 
 \label{fig-meanshift-cochon}
 \end{figure}
 
 Il est à noter que les segmentations basées sur des algorithmes de \textit{clustering} comme ceux que l'on vient de présenter nécessitent le plus souvent une phase supplémentaire de génération des frontières inter-segments et d'affectation de la valeur de chaque segment aux éléments qui le composent. 
 Par ailleurs, dans les deux cas du \textit{k-means} et du \textit{mean-shift}, chaque itération génère une réduction de la variance (due au moyennage) et on peut donc rapprocher ces techniques de celles de réduction de bruit par minimisation de variance.
 

-\subsection{Les contours actifs, ou snakes}
+\section{Les techniques de segmentation par contours actifs, ou snakes}

 Contrairement aux précédentes techniques et comme leur nom le laisse deviner, les éléments constitutifs de ces méthodes sont cette fois des \textit{contours} et non plus des \textit{régions}. De fait, ils définissent nativement une segmentation de l'image.
 Le principe général est de superposer une courbe paramétrique $S$ à l'image, le \textit{snake}, puis de lui appliquer des déformations successives destinées à rapprocher le \textit{snake} des contours de l'objet. Les déformations à appliquer sont guidées par l'évaluation d'une fonction d'énergie $E_{snake}$ prenant en compte :
 \begin{itemize}
 Contrairement aux précédentes techniques et comme leur nom le laisse deviner, les éléments constitutifs de ces méthodes sont cette fois des \textit{contours} et non plus des \textit{régions}. De fait, ils définissent nativement une segmentation de l'image.
 Le principe général est de superposer une courbe paramétrique $S$ à l'image, le \textit{snake}, puis de lui appliquer des déformations successives destinées à rapprocher le \textit{snake} des contours de l'objet. Les déformations à appliquer sont guidées par l'évaluation d'une fonction d'énergie $E_{snake}$ prenant en compte :
 \begin{itemize}

-\item l'énergie interne $E_{int}$ de la courbe, fonction de son allongement de sa courbure.
+\item l'énergie interne $E_{int}$ de la courbe, fonction de son allongement de sa courbure et qui vise à régulariser les courbes obtenues.

 \item l'énergie externe $E_{ext}$ liée à l'image, fonction de la proximité de la courbe avec les zones de fort gradient et éventuellement une contrainte fixée par l'utilisateur comme des points imposés par exemple.
 \end{itemize}
 L'expression générique peut alors s'écrire 
 \item l'énergie externe $E_{ext}$ liée à l'image, fonction de la proximité de la courbe avec les zones de fort gradient et éventuellement une contrainte fixée par l'utilisateur comme des points imposés par exemple.
 \end{itemize}
 L'expression générique peut alors s'écrire 


@@ -179,7 +180,7 @@ Parmi les variantes élaborées qui tentent de pallier ces défauts, les plus in
 \item les \textit{level-sets}, dont la particularité est de ne pas employer directement une courbe paramétrique plane mais de définir l'évolution des frontières comme l'évolution temporelle de l'ensemble des points d'élévation nulle d'une surface 3D soumise à un champ de force. 
 Les propriétés des contours actifs par \textit{level-sets} se sont révélées intéressantes, en particulier la faculté de se disjoindre ou de fusionner, mais les temps de calcul se sont avérés très pénalisants.
 Après la formulation initiale de Osher et Sethian en 1988 \cite{osher1988fronts}, plusieurs façons de réduire le coût du calcul ont été formulées, dont les plus importantes restent la technique dite \textit{narrow band} \cite{adalsteinsson1994fast} (bande étroite) qui ne calcule à chaque itération que les points dans une bande étroite autour du plan $z=0$ de l'itération courante et celle du \textit{fast marching} \cite{sethian1996fast} qui s'applique dans le cas particulier d'une évolution monotone des fronts.  
 \item les \textit{level-sets}, dont la particularité est de ne pas employer directement une courbe paramétrique plane mais de définir l'évolution des frontières comme l'évolution temporelle de l'ensemble des points d'élévation nulle d'une surface 3D soumise à un champ de force. 
 Les propriétés des contours actifs par \textit{level-sets} se sont révélées intéressantes, en particulier la faculté de se disjoindre ou de fusionner, mais les temps de calcul se sont avérés très pénalisants.
 Après la formulation initiale de Osher et Sethian en 1988 \cite{osher1988fronts}, plusieurs façons de réduire le coût du calcul ont été formulées, dont les plus importantes restent la technique dite \textit{narrow band} \cite{adalsteinsson1994fast} (bande étroite) qui ne calcule à chaque itération que les points dans une bande étroite autour du plan $z=0$ de l'itération courante et celle du \textit{fast marching} \cite{sethian1996fast} qui s'applique dans le cas particulier d'une évolution monotone des fronts.  

-\item les \textit{snake} orientés régions, qui visent essentiellement à mieux caractériser les zones à segmenter et améliorer la robustesse vis-à-vis du bruit en employant une formulation de l'énergie calculée sur le domaine complet de l'image \cite{cohen1993surface, ronfard1994region}. Les premiers résultats confirment la qualité de cette méthode, mais la nécessité d'effectuer les calculs sur l'image entière générait des temps de traitement prohibitifs jusqu'à ce que Bertaux \textit{et al.} proposent une amélioration algorithmique exacte permettant à nouveau un calcul en 1D, le long de la courbe, moyennant une simple étape initiale générant un certain nombre d'images intégrales \cite{ChesnaudRB99,GallandBR03,GermainR01}. La section \ref{snake-formulation} en donnera une description détaillée. 
+\item les \textit{snake} orientés régions, qui visent essentiellement à mieux caractériser les zones à segmenter et améliorer la robustesse vis-à-vis du bruit en employant une formulation de l'énergie calculée sur le domaine complet de l'image \cite{cohen1993surface, ronfard1994region}. Les premiers résultats confirment la qualité de cette méthode, mais la nécessité d'effectuer les calculs sur l'image entière générait des temps de traitement prohibitifs jusqu'à ce que les auteurs de \cite{ChesnaudRB99} proposent une amélioration algorithmique exacte permettant à nouveau un calcul en 1D, le long de la courbe, moyennant une simple étape initiale générant un certain nombre d'images intégrales. Des travaux ultérieurs leur ont permis d'étendre la portée de leur algorithme à la segmentation multirégions \cite{GallandBR03,GermainR01}, puis de proposer des variantes non paramétriques ne nécessitant aucune connaissance \textit{a priori} sur le bruit. La plus récente de ces versions présente des temps de traitement très courts, inférieurs à 10~ms pour l'image de la peluche en 256$\times$256 pixels \cite{galland2005minimal,5767240}. La section \ref{snake-formulation} donnera une description détaillée de la variante de \cite{ChesnaudRB99} qui a servi de base à nos travaux. 

 \end{itemize} 
 \subsection{Méthodes hybrides}
 Aujourd'hui, les algorithmes de segmentation les plus performants en termes de qualité emploient des techniques qui tentent de tirer le meilleur parti de plusieurs des méthodes \og historiques \fg{} décrites précédemment.
 \end{itemize} 
 \subsection{Méthodes hybrides}
 Aujourd'hui, les algorithmes de segmentation les plus performants en termes de qualité emploient des techniques qui tentent de tirer le meilleur parti de plusieurs des méthodes \og historiques \fg{} décrites précédemment.


@@ -275,16 +276,16 @@ Si l'on considère que malgré les stratégies adoptées, tenir à jour cette li
 \label{fig-l7-narrow}
 \end{figure}
 
 \label{fig-l7-narrow}
 \end{figure}
 

-Les algorithmes de type \textit{snake}, très coûteux en temps de calcul, pouvaient prétendre à bénéficier largement de la technologie des GPU pour améliorer leurs performances, mais seule la variante paramétrique GVF à été véritablement implémentée de manière spécifique et efficace \cite{snakegvf06, bauer2009segmentation, li2011robust, snakegvfopencl12}. Les variantes de type géométrique restent à ce jour sans implémentation GPU, principalement en raison de l'irrégularité des motifs d'accès à la mémoire.
+Les algorithmes de type \textit{snake}, très coûteux en temps de calcul, pouvaient prétendre à bénéficier largement de la technologie des GPU pour améliorer leurs performances, mais seule la variante paramétrique GVF à été véritablement implémentée de manière spécifique et efficace \cite{snakegvf06, bauer2009segmentation, li2011robust, snakegvfopencl12}. Les variantes de type polygonal restent à ce jour sans implémentation GPU, principalement en raison de l'irrégularité des motifs d'accès à la mémoire.

 
 

-Parmi les premières solutions décrites, \cite{snakegvf06} propose une implémentation réalisée en openGL, où les données de gradient sont compactées en texture RVBA de manière à s'affranchir du format 16 bits de la représentation : les deux premiers canaux R et V contiennent les valeurs représentant respectivement les gradients selon $dx$ et $dy$ sous une forme codée par la valeur des 2 autres canaux. 
+Parmi les premières solutions décrites, \cite{snakegvf06} propose une implémentation réalisée en openGL, où les données de gradient sont compactées en texture à quatre canaux (R,V,B,A) de manière à s'affranchir du format 16 bits de la représentation : les deux premiers canaux R et V contiennent les valeurs représentant respectivement les gradients selon $dx$ et $dy$ sous une forme codée selon les valeur des 2 autres canaux B et A.

 Par ailleurs, une approximation du système linéaire à résoudre est proposée afin de donner une structure bande symétrique à la matrice à inverser, ce qui améliore considérablement l'efficacité des accès aux données au travers du cache.
 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Contour initial]{\label{fig-epaule-init}\includegraphics[height=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-init-t.png}}\quad
   \subfigure[Contour final]{\label{fig-epaule-fin}\includegraphics[height=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin-t.png}}
 Par ailleurs, une approximation du système linéaire à résoudre est proposée afin de donner une structure bande symétrique à la matrice à inverser, ce qui améliore considérablement l'efficacité des accès aux données au travers du cache.
 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Contour initial]{\label{fig-epaule-init}\includegraphics[height=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-init-t.png}}\quad
   \subfigure[Contour final]{\label{fig-epaule-fin}\includegraphics[height=4cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin-t.png}}

-\caption{Segmentation d'une image d'épaule en 1024$^2$ pixels issue d'un examen IRM par l'implémentation du snake GVF de \cite{snakegvf06}. Le contour est représenté en rouge et le contour final est obtenu en 11~s. Le tracé initial du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression.}
+\caption{Segmentation d'une image d'épaule en 1024$\times$1024 pixels issue d'un examen IRM par l'implémentation du snake GVF de \cite{snakegvf06}. Le contour est représenté en rouge et son état final est obtenu en 11~s. Le tracé initial du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression.}

 \label{fig-snakegvf}
 \end{figure}
 
 \label{fig-snakegvf}
 \end{figure}
 

diff --git a/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex b/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex
index bae9ff9f98f5bf5048bd8e498caa75e30c63a344..52b00b7b5b0ce1ae0389c002a9c19c2d82eb25dc 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter3/chapter3.tex
@@ -1,10 +1,10 @@
 \section{Introduction}
 La principale difficulté soulevée par l'emploi d'algorithmes de type \textit{snake} orientés contour est le choix de la fonction d'énergie externe et la détermination de la nature des images auxquelles elle convient. 
 Dans l'approche orientée régions, les deux régions que sont l'extérieur et l'intérieur du contour (cas mono cible) sont prises en compte dans l'estimation de la forme du contour ;  cela permet d'extraire des formes dans des images où les contours de la cible sont mal définis, en raison d'un fort niveau de bruit par exemple.
 \section{Introduction}
 La principale difficulté soulevée par l'emploi d'algorithmes de type \textit{snake} orientés contour est le choix de la fonction d'énergie externe et la détermination de la nature des images auxquelles elle convient. 
 Dans l'approche orientée régions, les deux régions que sont l'extérieur et l'intérieur du contour (cas mono cible) sont prises en compte dans l'estimation de la forme du contour ;  cela permet d'extraire des formes dans des images où les contours de la cible sont mal définis, en raison d'un fort niveau de bruit par exemple.

-Les algorithmes découlant de cette approche n'ont fait l'objet, à notre connaissance, d'aucune parallèlisation sur GPU, malgré le grand intérêt qu'elles revêtent dans l'interprétation d'images fortement bruitées ( RADAR, médicales,\dots ) et le besoin de réduire suffisamment les temps de traiement pour permettre l'interactivité. 
+Les algorithmes découlant de cette approche n'ont fait l'objet, à notre connaissance, d'aucune parallèlisation sur GPU, malgré le grand intérêt qu'elles revêtent dans l'interprétation d'images fortement bruitées ( imagerie ultrasonore, RADAR ) et le besoin de réduire suffisamment les temps de traitement pour permettre l'interactivité. 

 
 Nous proposons dans la suite de ce chapitre de commencer par détailler l'algorithme séquentiel que nous avons pris comme référence, puis d'en présenter la version parallèle pour GPU que nous avons conçue.
 
 Nous proposons dans la suite de ce chapitre de commencer par détailler l'algorithme séquentiel que nous avons pris comme référence, puis d'en présenter la version parallèle pour GPU que nous avons conçue.

-L'algorithme a été décrit et proposé initialement en 1999 par Chesnaud \textit{et al.} dans \cite{ChesnaudRB99}. L'implémentation que les auteurs ont développée a continué d'être améliorée jusqu'à aujourd'hui et est employée comme brique élémentaire dans des algorithmes plus complexes. La version qui sert de référence ici est une implémentation séquentielle optimisée qui met à profit les capacités de parallélisme des CPU actuels en employant le jeu d'instruction SSE2 des microprocesseurs. La description que nous en faisons dans les lignes qui suivent est très largement inspirée de \cite{ChesnaudRB99} à la différence que nous n'implémentons pas les critères de régularisation du contour ni de minimisation de la longueur de description pour nous focaliser sur la déformation du contour et sa convergence. 
+L'algorithme a été décrit et proposé initialement en 1999 par Chesnaud \textit{et al.} dans \cite{ChesnaudRB99}. L'implémentation que les auteurs ont développée a continué d'être améliorée jusqu'à aujourd'hui et est employée comme brique élémentaire dans des algorithmes plus complexes. La version qui sert de référence ici est une implémentation séquentielle optimisée et dont nous faisons ici une description très largement inspirée de \cite{ChesnaudRB99} à la différence que nous n'implémentons pas les critères de régularisation du contour ni de minimisation de la longueur de description pour nous focaliser sur la déformation du contour et sa convergence. 

 
 \section{Présentation de l'algorithme}
 \subsection{Formulation}
 
 \section{Présentation de l'algorithme}
 \subsection{Formulation}


@@ -96,7 +96,7 @@ où $C(i,j)$ est un coefficient lié à la direction du contour au point $(i,j)$
 \end{equation}
 
 La valeur de $C(i,j)$ est déterminée pour chaque pixel d'indice $l$ du contour en considérant les pixels d'indices $l-1$ et $l+1$ qui définissent les deux vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ et leur code selon le codage de Freeman, comme l'illustre la figure \ref{fig-freeman}. La table \ref{tab-freeman} donne les valeurs de $C(i,j)$ selon les valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$.
 \end{equation}
 
 La valeur de $C(i,j)$ est déterminée pour chaque pixel d'indice $l$ du contour en considérant les pixels d'indices $l-1$ et $l+1$ qui définissent les deux vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ et leur code selon le codage de Freeman, comme l'illustre la figure \ref{fig-freeman}. La table \ref{tab-freeman} donne les valeurs de $C(i,j)$ selon les valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$.

-Il faut noter que les valeurs dans la table \ref{tab-freeman} diffèrent de celles proposées initialement dans \cite{ChesnaudRB99}. Cette modification a été proposée pour permettre de s'adapter à la  segmentation multi-cibles. 
+Il faut noter que les valeurs dans la table \ref{tab-freeman} diffèrent de celles proposées initialement dans \cite{ChesnaudRB99}. Cette modification a été proposée pour permettre de s'adapter à la  segmentation multi-cibles \cite{GallandBR03}. 

 \begin{figure}[htb]
   \centering
   \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-freeman.png}
 \begin{figure}[htb]
   \centering
   \includegraphics[height=3cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-freeman.png}


@@ -122,17 +122,17 @@ Il faut noter que les valeurs dans la table \ref{tab-freeman} diffèrent de cell
       7     &0&0&0&0&0&-1&-1&-1\\
       \bottomrule
 \end{tabular}
       7     &0&0&0&0&0&-1&-1&-1\\
       \bottomrule
 \end{tabular}

-   \caption{Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$.}
+   \caption{Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ \cite{GallandBR03}.}

       \label{tab-freeman}
 \end{table}
 
 L'intérêt de cette transformation est majeur :
 \begin{itemize}
 \item La sommation en deux dimensions sur la région $\Omega_t$ est ainsi réduite à une sommation à une dimension sur le contour $\Gamma$.
       \label{tab-freeman}
 \end{table}
 
 L'intérêt de cette transformation est majeur :
 \begin{itemize}
 \item La sommation en deux dimensions sur la région $\Omega_t$ est ainsi réduite à une sommation à une dimension sur le contour $\Gamma$.

-\item Les valeurs $T_g(i,j)$ peuvent être calculées préalablement à la phase de segmentation proprement dite. Pour le cas gaussien qui nous intéresse, cela revient à pré-calculer les trois images \textit{cumulées} $S_1$, $S_x$ et $S_{x^2}$ définies par
+\item Les valeurs $T_g(i,j)$ peuvent être calculées préalablement à la phase de segmentation proprement dite. Pour le cas gaussien qui nous intéresse, cela revient à pré-calculer les trois images \textit{cumulées} $S_1$, $S_I$ et $S_{I^2}$ définies par

   \begin{alignat}{4}
     \label{eq-img-cumul}
   \begin{alignat}{4}
     \label{eq-img-cumul}

-    S_1(i,j) &= \sum_{x=0}^jx & \quad \text{,}\quad S_x(i,j) &= \sum_{x=0}^jv(i,x) & \quad \text{et}&\quad & S_{x^2}(i,j) &= \sum_{x=0}^jv(i,x)^2 
+    S_1(i,j) &= \sum_{x=0}^jx & \quad \text{,}\quad S_I(i,j) &= \sum_{x=0}^jv(i,x) & \quad \text{et}&\quad & S_{I^2}(i,j) &= \sum_{x=0}^jv(i,x)^2 

   \end{alignat}
 \item Les valeurs du coefficient $C(i,j)$ se calculent très facilement durant la génération du contour $\Gamma$.
 \end{itemize}
   \end{alignat}
 \item Les valeurs du coefficient $C(i,j)$ se calculent très facilement durant la génération du contour $\Gamma$.
 \end{itemize}


@@ -167,24 +167,24 @@ Un des inconvénients des algorithmes de type \textit{snake} est l'influence du
 \small
 \label{algo-snake-cpu2}
    Lire l'image $\bar{v}$\;
 \small
 \label{algo-snake-cpu2}
    Lire l'image $\bar{v}$\;

-   Calculer les images cumulées $S_1$, $S_x$ $S_{x^2}$ \nllabel{li-img-cumul}\tcc*[r]{en parallèle via SSE2} 
+   Calculer les images cumulées $S_1$, $S_I$ $S_{I^2}$ \nllabel{li-img-cumul}\tcc*[r]{en parallèle via SSE2} 

    $n \leftarrow 0$ \tcc*[r]{indice de boucle niveau contour}
    $N_n \leftarrow 4$ \tcc*[r]{nombre de n\oe uds}
    $\Gamma \leftarrow \{\Gamma_0,\Gamma_1,\Gamma_2,\Gamma_3\} $\;
    $d \leftarrow d_{max}$ \tcc*[r]{pas de déplacement des n\oe uds}
    $l_{min} = 32$ \tcc*[r]{longueur mini des segments sécables}
    $\Gamma_i \leftarrow \Gamma_0$ \tcc*[r]{sommet courant}
    $n \leftarrow 0$ \tcc*[r]{indice de boucle niveau contour}
    $N_n \leftarrow 4$ \tcc*[r]{nombre de n\oe uds}
    $\Gamma \leftarrow \{\Gamma_0,\Gamma_1,\Gamma_2,\Gamma_3\} $\;
    $d \leftarrow d_{max}$ \tcc*[r]{pas de déplacement des n\oe uds}
    $l_{min} = 32$ \tcc*[r]{longueur mini des segments sécables}
    $\Gamma_i \leftarrow \Gamma_0$ \tcc*[r]{sommet courant}

-   $GL_{ref} \leftarrow GL(\Gamma, N_n, \bar{v}, S_y, S_{y^2})$ \tcc*[r]{voir à partir de ligne 18 pour le détail}
+   $GL_{ref} \leftarrow GL(\Gamma, N_n, \bar{v}, S_I, S_{I^2})$ \tcc*[r]{voir à partir de ligne 18 pour le détail}

   \Repeter(\tcc*[f]{niveau contour}){$N_{add}=0$}{
     $N_{add}\leftarrow 0$\;
     \Repeter(\tcc*[f]{niveau n\oe ud}){$N_{move}=0$}{
       $N_{move}\leftarrow 0$\;
       \Pour{$i=0$ à $i=N_n-1$}{
   \Repeter(\tcc*[f]{niveau contour}){$N_{add}=0$}{
     $N_{add}\leftarrow 0$\;
     \Repeter(\tcc*[f]{niveau n\oe ud}){$N_{move}=0$}{
       $N_{move}\leftarrow 0$\;
       \Pour{$i=0$ à $i=N_n-1$}{

-       Calculer les positions $\{\Gamma_i^0, \dots, \Gamma_i^7\}$ \tcc*[r]{les 8 voisins de $\Gamma_i$ }
+       Calculer les positions $\{\Gamma_i^0, \dots, \Gamma_i^7\}$ \tcc*[r]{les 8 voisins de $\Gamma_i$ à distance $d$ }

         $GL_w \leftarrow GL_{ref} - $ la contribution des segments $\Gamma_{i-1}\Gamma_i$ et $\Gamma_{i}\Gamma_{i+1}$\;        
         \Pour{$w=0$ à $w=7$}{
          Discrétiser les segments $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$\nllabel{li-bresen}\;
         $GL_w \leftarrow GL_{ref} - $ la contribution des segments $\Gamma_{i-1}\Gamma_i$ et $\Gamma_{i}\Gamma_{i+1}$\;        
         \Pour{$w=0$ à $w=7$}{
          Discrétiser les segments $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$\nllabel{li-bresen}\;

-          Lire dans $S_1$, $S_x$ et $S_{x^2}$ les contributions des pixels de $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$\nllabel{li-contrib-seg-deb}\;
+          Lire dans $S_1$, $S_I$ et $S_{I^2}$ les contributions des pixels de $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$\nllabel{li-contrib-seg-deb}\;

           Calculer les directions et lire les codes de Freeman \;
           Calculer $GL_w$ incluant les contributions de $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$ \nllabel{li-contrib-seg-fin}\;
          \Si{$GL_w > GL_{ref}$}{
           Calculer les directions et lire les codes de Freeman \;
           Calculer $GL_w$ incluant les contributions de $\Gamma_{i-1}\Gamma_i^w$ et $\Gamma_{i}^w\Gamma_{i+1}$ \nllabel{li-contrib-seg-fin}\;
          \Si{$GL_w > GL_{ref}$}{


@@ -204,31 +204,30 @@ Un des inconvénients des algorithmes de type \textit{snake} est l'influence du
    }
    $N_n \leftarrow N_n + N_{add}$\;
    \lSi{$d > 1$}{ $d \leftarrow d/2$ } \lSinon{ $d \leftarrow 1$ }\;
    }
    $N_n \leftarrow N_n + N_{add}$\;
    \lSi{$d > 1$}{ $d \leftarrow d/2$ } \lSinon{ $d \leftarrow 1$ }\;

-   $GL_{ref} \leftarrow GL(\Gamma, N_n, \bar{v}, S_y, S_{y^2})$ \;
+   $GL_{ref} \leftarrow GL(\Gamma, N_n, \bar{v}, S_I, S_{I^2})$ \;

   }
 \end{algorithm}
 
   }
 \end{algorithm}
 

-\pagebreak
-Les différentes sommations nécessaires au calcul de la valeur du critère $GL$ sont effectuées en parallèle à l'aide du jeu d'instructions SSE2, qui permet de travailler avec des registres de grande capacité (128 bits) et d'envisager d'y ranger côte à côte les opérandes des trois sommes pour les effectuer simultanément. 
-Si l'on cherche à traiter des images en niveaux de gris sont codés sur 16 bits, les sommes $S_1$, $S_X$ et $S_{X^2}$ vont utiliser :
-\begin{itemize}
-\item $N_c$ bits par opérande de chaque somme pour représenter les coordonnées des pixels.
-\item $N_p$ bits pour traduire le nombre d'opérandes dans chaque somme. 
-\item 16 bits par valeur de niveau de gris dans $S_X$.
-\item 32 bits par valeur de niveau de gris au carré dans $S_{X^2}$.
-\end{itemize}
-Les trois sommes utilisent donc, par opérande, un total de $\left(3\left(N_c+N_p\right)+16+32\right)$ bits devant être contenu dans un registre de 128 bits, ce qui nous donne un maximum de 26 bits pour $N_c+N_p$. 
-La longueur des segments pouvant être au maximum $\sqrt{2}$ fois supérieure au coté de l'image, on peut donc considérer qu'il est nécessaire d'avoir  $N_p = N_c+1$ pour ne pas générer de restriction sur la longueur des segments. Cela nous conduit donc à $N_c = 12$ et $N_p=13$ ($12+13 = 25 < 26$).  
-La répartition retenue pour les données dans les registres SSE2 de 128 bits est alors la suivante :
-\begin{itemize}
-\item $N_c+N_p=25$ bits pour les opérandes des sommes de $S_1$.
-\item $N_c+N_p+16=41$ bits pour les opérandes des sommes de $S_X$.
-\item $N_c+N_p+32=57$ bits pour les opérandes des sommes de $S_{X^2}$.
-\end{itemize}
+% Les différentes sommations nécessaires au calcul de la valeur du critère $GL$ sont effectuées en parallèle à l'aide du jeu d'instructions SSE2, qui permet de travailler avec des registres de grande capacité (128 bits) et d'envisager d'y ranger côte à côte les opérandes des trois sommes pour les effectuer simultanément. 
+% Si l'on cherche à traiter des images en niveaux de gris sont codés sur 16 bits, les sommes $S_1$, $S_X$ et $S_{X^2}$ vont utiliser :
+% \begin{itemize}
+% \item $N_c$ bits par opérande de chaque somme pour représenter les coordonnées des pixels.
+% \item $N_p$ bits pour traduire le nombre d'opérandes dans chaque somme. 
+% \item 16 bits par valeur de niveau de gris dans $S_X$.
+% \item 32 bits par valeur de niveau de gris au carré dans $S_{X^2}$.
+% \end{itemize}
+% Les trois sommes utilisent donc, par opérande, un total de $\left(3\left(N_c+N_p\right)+16+32\right)$ bits devant être contenu dans un registre de 128 bits, ce qui nous donne un maximum de 26 bits pour $N_c+N_p$. 
+% La longueur des segments pouvant être au maximum $\sqrt{2}$ fois supérieure au coté de l'image, on peut donc considérer qu'il est nécessaire d'avoir  $N_p = N_c+1$ pour ne pas générer de restriction sur la longueur des segments. Cela nous conduit donc à $N_c = 12$ et $N_p=13$ ($12+13 = 25 < 26$).  
+% La répartition retenue pour les données dans les registres SSE2 de 128 bits est alors la suivante :
+% \begin{itemize}
+% \item $N_c+N_p=25$ bits pour les opérandes des sommes de $S_1$.
+% \item $N_c+N_p+16=41$ bits pour les opérandes des sommes de $S_X$.
+% \item $N_c+N_p+32=57$ bits pour les opérandes des sommes de $S_{X^2}$.
+% \end{itemize}

 
 \subsection{Performances}
 Les images de 1024$\times$1024 pixels de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon512} montrent l'évolution du contour lors de la segmentation d'une image photographique prise en faible éclairement et bruitée artificiellement par un bruit gaussien d'écart type 25. Les paramètres de la séquence sont fixés empiriquement aux valeurs $d_{max}=16, l_{min}=8$.
 
 \subsection{Performances}
 Les images de 1024$\times$1024 pixels de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon512} montrent l'évolution du contour lors de la segmentation d'une image photographique prise en faible éclairement et bruitée artificiellement par un bruit gaussien d'écart type 25. Les paramètres de la séquence sont fixés empiriquement aux valeurs $d_{max}=16, l_{min}=8$.

-Les temps d'exécution indiqués sont mesurés sur Intel Xeon E5530-2.4GHz with 12Go RAM et sont les valeurs moyennes obtenues pour 10 exécutions.
+Les temps d'exécution indiqués sont mesurés sur Intel Xeon E5530-2.4GHz avec 12Go RAM.

 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Initialisation : 4 n\oe uds]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png}}
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Initialisation : 4 n\oe uds]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png}}


@@ -239,11 +238,11 @@ Les temps d'exécution indiqués sont mesurés sur Intel Xeon E5530-2.4GHz with
   \subfigure[Itération 10 : 244 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png}}
   \subfigure[Itération 13 : 256 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png}}
   \subfigure[Itération 14 : 256 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png}}
   \subfigure[Itération 10 : 244 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png}}
   \subfigure[Itération 13 : 256 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png}}
   \subfigure[Itération 14 : 256 n\oe uds 3~ms]{\includegraphics[height=3.5cm]{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png}}

-  \caption{Évolution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$^2$ pixels. La convergence est obtenue à l'itération 14 après 44~ms pour un total de  256 n\oe uds.}
+  \caption{Évolution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$\times$512 pixels. La convergence est obtenue à l'itération 14 après 44~ms pour un total de  256 n\oe uds.}

  \label{fig-snakecpu-cochon512}
 \end{figure}
 
  \label{fig-snakecpu-cochon512}
 \end{figure}
 

-La dépendance vis à vis du contour initial, qui est un des principaux soucis liés au snake est ici fortement relativisée. La figure \ref{fig-snakecpu-compinit} montre le contour final segmentant l'image de test de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon512} à partir d'un état initial très éloigné du précédent et, \textit{a priori}, très défavorable compte tenu du fait qu'il est loin de la cible et sans intersection avec elle. Toutefois, le contour final est très proche de celui obtenu à partir d'un état initial englobant la cible, malgré un n\oe ud qui s'est \og accroché \fg{} au bord de l'image. La convergence est également plus longue à obtenir dans ce cas avec 87~ms pour de 17 itérations et 273 n\oe uds. 
+La dépendance vis à vis du contour initial, qui est un des principaux soucis liés au snake est ici fortement relativisée. La figure \ref{fig-snakecpu-compinit} montre le contour final segmentant l'image de test de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon512} à partir d'un état initial très éloigné du précédent et, \textit{a priori}, très défavorable compte tenu du fait qu'il est loin de la cible et sans intersection avec elle. Toutefois, le contour final est très proche de celui obtenu à partir d'un état initial englobant la cible, avec la particularité d'avoir identifié la peluche au fond et la zone sombre à la cible avec un n\oe ud à chaque coin de l'image. Cela est du à l'initialisation des zones avec comme cible une portion de la zone sombre, relativement homogène. La convergence est également plus longue à obtenir dans ce cas avec 87~ms pour 17 itérations et 273 n\oe uds. 

 
 \begin{figure}
   \centering
 
 \begin{figure}
   \centering


@@ -254,7 +253,8 @@ La dépendance vis à vis du contour initial, qui est un des principaux soucis l
   \label{fig-snakecpu-compinit}
 \end{figure}
 
   \label{fig-snakecpu-compinit}
 \end{figure}
 

-La dimension de l'image à traiter a également un effet sur le résultat et naturellement sur le temps de calcul. Si l'on conserve les mêmes paramètres d'optimisation que pour la segmentation de l'image 512$\times$512 pixels et un contour initial dont les cotés sont à une distance des bords équivalente à 10\% des cotés de l'image, le résultat sur une image identique de 4000$^2$4000 pixels est  obtenu en 1,3~s avec 1246 n\oe uds ; il est reproduit  à la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4ka}. Le nombre de pixels appartenant à la région cible est tel que l'amplitude des déplacements autorisés pour chaque n\oe ud ($d$) peut se révéler trop faible vis-à-vis du seuil d'acceptation des mouvements. On observe que les zones à gradient élevé ne posent pas de problème et sont détourées de la même manière, alors que dans le bas de l'image où figure une zone de gradient faible (ombre), la cible se trouve maintenant quelque peu surévaluée en surface là ou elle était plutôt sous évaluée dans l'image en 512$\times$512 pixels. 
+La dimension de l'image à traiter a également un effet sur le résultat et naturellement sur le temps de calcul. Si l'on conserve la même stratégie d'optimisation que pour la segmentation de l'image 512$\times$512 pixels et un contour initial dont les cotés sont à une distance des bords équivalente à 10\% des cotés de l'image, le résultat sur une image identique de 4000$^2$4000 pixels est  obtenu en 1,3~s avec 1246 n\oe uds ; il est reproduit  à la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4ka}. Le nombre de pixels appartenant à la région cible est tel que l'amplitude des déplacements autorisés pour chaque n\oe ud ($d$) peut se révéler trop faible vis-à-vis du seuil d'acceptation des mouvements. On observe que les zones à fort contraste ne posent pas de problème et sont détourées de la même manière, alors que dans le bas de l'image où figure une zone de faible contraste (ombre), la cible se trouve maintenant quelque peu surévaluée en surface là ou elle était plutôt sous évaluée dans l'image en 512$\times$512 pixels. 
+Ces deux contours correspondent chacun à un minimum local vers lequel l'algorithme du snake a convergé, mais les variances associées demeurent extrêmement proches.

 On parvient à un résultat très proche beaucoup plus rapidement en adaptant les paramètres à la taille de l'image, comme le montre par exemple la segmentation de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kb}, effectuée avec $d_{max}=128$ et $l_{min}=32$ et qui converge vers un contour de 447 n\oe uds en moins de 0,7~s.
 Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation séquentielle est toujours possible mais doit se priver des instructions SSE. Nous avons, avec l'accord des auteurs, adapté leur code en ce sens et réalisé les mesures pour des tailles allant jusqu'à 150~MP. La table \ref{tab-snakecpu-speed-size} en synthétise les résultats en distinguant chaque fois le temps pris par les pré-calculs et celui nécessaire à la convergence de la segmentation. On constate que les deux étapes et donc le temps total varient linéairement avec la taille de l'image.
 
 On parvient à un résultat très proche beaucoup plus rapidement en adaptant les paramètres à la taille de l'image, comme le montre par exemple la segmentation de la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kb}, effectuée avec $d_{max}=128$ et $l_{min}=32$ et qui converge vers un contour de 447 n\oe uds en moins de 0,7~s.
 Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation séquentielle est toujours possible mais doit se priver des instructions SSE. Nous avons, avec l'accord des auteurs, adapté leur code en ce sens et réalisé les mesures pour des tailles allant jusqu'à 150~MP. La table \ref{tab-snakecpu-speed-size} en synthétise les résultats en distinguant chaque fois le temps pris par les pré-calculs et celui nécessaire à la convergence de la segmentation. On constate que les deux étapes et donc le temps total varient linéairement avec la taille de l'image.
 


@@ -294,7 +294,7 @@ Au delà des 16 millions de pixels (4000$\times$4000 pixels), l'implémentation
 \end{table}
 
 
 \end{table}
 
 

-Enfin, il faut aussi considérer les tailles relatives de la cible et de l'image. Ainsi, si on fait l'hypothèse d'une cible de petite taille \og noyée \fg{} dans une image de grandes dimensions, les résultats de la segmentation seront impactés en raison, cette fois, d'une moindre adaptation à la cible lors des toutes premières itérations, les plus grossières, où le nombre de n\oe uds est réduit et le pas de déplacement potentiellement grand vis à vis de la cible. Ce cas de figure est illustré par la segmentation reproduite à la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3} et qui met en évidence une qualité moindre par la confusion des zones les plus sombres de la cible avec le fond.
+Enfin, il faut aussi considérer les tailles relatives de la cible et de l'image. Ainsi, si on fait l'hypothèse d'une cible de petite taille \og noyée \fg{} dans une image de grandes dimensions, les résultats de la segmentation seront impactés en raison, cette fois, d'une moindre adaptation à la cible lors des toutes premières itérations, les plus grossières, où le nombre de n\oe uds est réduit et le pas de déplacement potentiellement grand vis à vis de la cible. Ce cas de figure est illustré par la segmentation reproduite à la figure \ref{fig-snakecpu-cochon4kc3} et qui met en évidence une qualité moindre par la confusion des zones les plus sombres de la cible avec le fond et confirme ainsi la nécessité d'adapter la stratégie d'optimisation au problème posé.

 
 
 
 
 
 


@@ -319,7 +319,7 @@ Si l'effort de parallélisation porte essentiellement sur ces fonctions coûteus
 Les traitements étant totalement indépendants, nous traitons séparément la parallélisation des pré-calculs et celle de la segmentation.
 
 \subsection{Pré-calculs des images cumulées}   
 Les traitements étant totalement indépendants, nous traitons séparément la parallélisation des pré-calculs et celle de la segmentation.
 
 \subsection{Pré-calculs des images cumulées}   

-Pour réduire la quantité de mémoire requise, nous avons choisi de ne pas générer l'image $S_1$ mais plutôt d'en calculer les valeurs à la volée. L'expression en est simple et le temps pris par les opérations élémentaires qu'elle met en jeu est largement compensé par le gain obtenu en économisant les accès mémoire qui auraient été nécessaires, ce qui n'est pas le cas des deux autres images $S_x$ et $S_x^2$ dont le calcul est quant à lui réalisé en appliquant une variante de la méthode des sommes préfixées (\textit{prefixsums}) décrite dans \cite{BlellochTR90} et qui permet d'évaluer les expressions de l'équation \eqref{eq-img-cumul}.
+Pour réduire la quantité de mémoire requise, nous avons choisi de ne pas générer l'image $S_1$ mais plutôt d'en calculer les valeurs à la volée. L'expression en est simple et le temps pris par les opérations élémentaires qu'elle met en jeu est largement compensé par le gain obtenu en économisant les accès mémoire qui auraient été nécessaires, ce qui n'est pas le cas des deux autres images $S_I$ et $S_I^2$ dont le calcul est quant à lui réalisé en appliquant une variante de la méthode des sommes préfixées (\textit{prefixsums}) décrite dans \cite{BlellochTR90} et qui permet d'évaluer les expressions de l'équation \eqref{eq-img-cumul}.

 
 Les sommations se font au niveau de chaque ligne de l'image, que l'on décompose en $n$ blocs de $bs$ pixels où $bs$ correspond aussi au nombre de threads exécutés par chaque bloc de la grille de calcul. La valeur $bs$ étant obligatoirement une puissance de 2 supérieure à 32, le bloc de pixels d'indice $n-1$ doit éventuellement être complété par des valeurs nulles. Chaque bloc de thread réalise son traitement indépendemment des autres, mais l'ensemble des sommes de bloc étant requise pour le calcul des sommes globales, une synchronisation est nécessaire à deux endroits du calcul. Nous avons choisi d'assurer ces synchronisations en découpant le traitement en trois \textit{kernels} distincts, rendant par la même occasion le code plus concis :
 \begin{itemize}
 
 Les sommations se font au niveau de chaque ligne de l'image, que l'on décompose en $n$ blocs de $bs$ pixels où $bs$ correspond aussi au nombre de threads exécutés par chaque bloc de la grille de calcul. La valeur $bs$ étant obligatoirement une puissance de 2 supérieure à 32, le bloc de pixels d'indice $n-1$ doit éventuellement être complété par des valeurs nulles. Chaque bloc de thread réalise son traitement indépendemment des autres, mais l'ensemble des sommes de bloc étant requise pour le calcul des sommes globales, une synchronisation est nécessaire à deux endroits du calcul. Nous avons choisi d'assurer ces synchronisations en découpant le traitement en trois \textit{kernels} distincts, rendant par la même occasion le code plus concis :
 \begin{itemize}


@@ -328,14 +328,14 @@ Les sommations se font au niveau de chaque ligne de l'image, que l'on décompose
 \item \texttt{add\_sums2prefixes()} est le \textit{kernel} effectuant les additions de chaque élément d'indice $i$ des vecteurs $V_x$ (respectivement $V_x^2$) avec tous les éléments du prefixsum du bloc de même indice $i$. 
 \end{itemize}
 
 \item \texttt{add\_sums2prefixes()} est le \textit{kernel} effectuant les additions de chaque élément d'indice $i$ des vecteurs $V_x$ (respectivement $V_x^2$) avec tous les éléments du prefixsum du bloc de même indice $i$. 
 \end{itemize}
 

-Les diagrammes de la figure \ref{fig-calcul-cumuls} donnent le détail des opérations effectuées par ces trois \textit{kernels} pour l'image cumulée $S_x$. La seconde image cumulée $S_x^2$ est obtenues exactement de la même manière en sommant non plus les valeurs $v_k$ mais $v^2_k$.
+Les diagrammes de la figure \ref{fig-calcul-cumuls} donnent le détail des opérations effectuées par ces trois \textit{kernels} pour l'image cumulée $S_I$. La seconde image cumulée $S_{I^2}$ est obtenues exactement de la même manière en sommant non plus les valeurs $v_k$ mais $v^2_k$.

 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads exécuté par chaque bloc de la grille de calcul.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf_t}}}\vspace{1cm}
 \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{scan\_blocksums()}.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t}}}\vspace{1cm}
 \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{add\_sums2prefixes()}.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf_t}}}
 
 \begin{figure}
   \centering
   \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads exécuté par chaque bloc de la grille de calcul.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf_t}}}\vspace{1cm}
 \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{scan\_blocksums()}.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t}}}\vspace{1cm}
 \subfigure[Détail des opérations effectuées par le \textit{kernel} \texttt{add\_sums2prefixes()}.]{\resizebox{0.9\linewidth}{!}{ \input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf_t}}}

-  \caption{Calcul des images cumulées $S_x$ et $S_x^2$ en trois étapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et mémorisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le  vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles à chaque élément des blocs cumulés.}
+  \caption{Calcul des images cumulées $S_I$ et $S_{I^2}$ en trois étapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et mémorisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le  vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles à chaque élément des blocs cumulés.}

 \label{fig-calcul-cumuls}
 \end{figure}
 
 \label{fig-calcul-cumuls}
 \end{figure}
 


@@ -470,8 +470,8 @@ Les accès en mémoire aux contributions des pixels de coefficient $C(i,j)=0$, d
 Dans l'hypothèse la plus contraignante d'images en niveaux de gris codés sur 16 bits, l'implémentation parallèle que nous venons de décrire utilise de manière permanente 20 octets par pixel de l'image d'entrée, qui se détaillent en
 \begin{itemize}
 \item l'image d'entrée pour 4 octets par pixel (1 entier).
 Dans l'hypothèse la plus contraignante d'images en niveaux de gris codés sur 16 bits, l'implémentation parallèle que nous venons de décrire utilise de manière permanente 20 octets par pixel de l'image d'entrée, qui se détaillent en
 \begin{itemize}
 \item l'image d'entrée pour 4 octets par pixel (1 entier).

-\item l'image cumulée $S_x$ pour 8 octets par pixel (1 entier long)
-\item l'image cumulée $S_x^2$ pour 8 octets par pixel (1 entier long)
+\item l'image cumulée $S_I$ pour 8 octets par pixel (1 entier long)
+\item l'image cumulée $S_{I^2}$ pour 8 octets par pixel (1 entier long)

 \end{itemize}
 auxquels il faut ajouter un maximum d'environ 50~Mo d'espace nécessaire à la mémorisation des variables temporaires des calculs et données diverses comme le contour lui-même (n\oe uds, milieux, Freemans, etc.).   
 
 \end{itemize}
 auxquels il faut ajouter un maximum d'environ 50~Mo d'espace nécessaire à la mémorisation des variables temporaires des calculs et données diverses comme le contour lui-même (n\oe uds, milieux, Freemans, etc.).   
 


@@ -539,7 +539,7 @@ Le gain de  performance apporté par cette initialisation \og intelligente \fg{}
   \subfigure[Détermination de $j_L$ et $j_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_t}}}\quad
  \subfigure[Détermination de $i_L$ et $i_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_t}}}
 \label{fig-smart-init}
   \subfigure[Détermination de $j_L$ et $j_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_t}}}\quad
  \subfigure[Détermination de $i_L$ et $i_H$.]{\resizebox{6cm}{!}{\input{/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_t}}}
 \label{fig-smart-init}

-  \caption{Détermination intelligente du contour initial en deux phases successives. a) La première étape repose sur un échantillonnage horizontal. b) La seconde étape repose sur un échantillonnage vertical.}
+  \caption{Détermination intelligente du contour initial en deux phases successives. (a) La première étape repose sur un échantillonnage horizontal. (b) La seconde étape repose sur un échantillonnage vertical.}

 \end{figure}
  
 \subsection{Conclusion}
 \end{figure}
  
 \subsection{Conclusion}

diff --git a/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t b/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t
index 5fcf436e729cfc795fcf33fadd32806c24e037f9..d35a71e4dfea43467ee626e9527b427a7ebc8317 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t
+++ b/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf_t
@@ -29,7 +29,7 @@
 }}}}
 \put(2971,-3931){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}en mémoire globale du GPU}%
 }}}}
 }}}}
 \put(2971,-3931){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}en mémoire globale du GPU}%
 }}}}

-\put(2971,-5686){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}vecteurr $V$}%
+\put(2971,-5686){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}vecteur $V$}%

 }}}}
 \put(2971,-5866){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}en mémoire globale}%
 }}}}
 }}}}
 \put(2971,-5866){\makebox(0,0)[rb]{\smash{{\SetFigFont{12}{14.4}{\sfdefault}{\mddefault}{\updefault}{\color[rgb]{0,0,0}en mémoire globale}%
 }}}}

diff --git a/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex b/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex
index e9c28e61acd74e636fedb233460f7081f005ab41..89e5fd7b018923aaf7cf69d445d488ec8dbf759c 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter4/chapter4.tex
@@ -401,7 +401,7 @@ La figure \ref{fig-lniv-classification} présente le résultat de la classificat
  \centering
 \subfigure[Image bruitée]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg}}\qquad
 \subfigure[Classification des pixels. ]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg}}
  \centering
 \subfigure[Image bruitée]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg}}\qquad
 \subfigure[Classification des pixels. ]{\includegraphics{Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg}}

-\caption{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}
+\caption{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage.}

 \label{fig-lniv-classification}
 \end{figure}
 
 \label{fig-lniv-classification}
 \end{figure}
 

diff --git a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
index 7699db5e0df050e6b413531d2199fca4aba649e7..1225802a898cf290216dce1d1ba70c1018f55390 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
@@ -300,9 +300,9 @@ Les expérimentations conduites sur les kernels de convolution tendent égalemen
 
 Conscients du manque de souplesse découlant de l'optimisation de ces kernels et pour que cela ne soit pas un frein à l'utilisation de ces solutions, nous avons enfin proposé une application en ligne qui génère, à la demande, les codes des kernels médians et de convolution d'après les critères indiqués par l'utilisateur. Ce dernier peut alors télécharger un ensemble suffisant et immédiatement fonctionnel comprenant un fichier kernel GPU, un fichier main.c, un Makefile et une image de test. Il est accessible à l'adresse http://info.iut-bm.univ-fcomte.fr/staff/perrot/convomed et ses pages d'accueil et de téléchargement sont reproduites à la figure \ref{fig-convomed-copie}.
 \begin{figure}[h]
 
 Conscients du manque de souplesse découlant de l'optimisation de ces kernels et pour que cela ne soit pas un frein à l'utilisation de ces solutions, nous avons enfin proposé une application en ligne qui génère, à la demande, les codes des kernels médians et de convolution d'après les critères indiqués par l'utilisateur. Ce dernier peut alors télécharger un ensemble suffisant et immédiatement fonctionnel comprenant un fichier kernel GPU, un fichier main.c, un Makefile et une image de test. Il est accessible à l'adresse http://info.iut-bm.univ-fcomte.fr/staff/perrot/convomed et ses pages d'accueil et de téléchargement sont reproduites à la figure \ref{fig-convomed-copie}.
 \begin{figure}[h]

-  \hfill
-  \subfigure[Sélection des paramètres.]{\includegraphics[height=4cm]{Chapters/chapter6/img/convomed1.png}}\hfill
-  \subfigure[Téléchargement des fichiers.]{\includegraphics[height=4cm]{Chapters/chapter6/img/convomed2.png}}\hfill
+\centering
+  \subfigure[Sélection des paramètres.]{\includegraphics[width=10cm]{Chapters/chapter6/img/convomed1.png}}\\
+  \subfigure[Téléchargement des fichiers.]{\includegraphics[width=10cm]{Chapters/chapter6/img/convomed2.png}}

   \caption{Générateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}
  \label{fig-convomed-copie}
 \end{figure}
   \caption{Générateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}
  \label{fig-convomed-copie}
 \end{figure}

diff --git a/THESE/biblio.bib b/THESE/biblio.bib
index 9b9b9fb4ef1b833241d1d9691b44f666b13f6ff1..71743598c63e55ef20f9f82e18d7afb4484dd8a3 100755 (executable)
--- a/THESE/biblio.bib
+++ b/THESE/biblio.bib
@@ -1395,4 +1395,25 @@ keywords={GPU; Denoising; Filter; Isoline; Level line},
 author={Perrot, Gilles and Domas, Stéphane and Couturier, Raphaël and Bertaux, Nicolas},
 pages={1-12},
 language={English}
 author={Perrot, Gilles and Domas, Stéphane and Couturier, Raphaël and Bertaux, Nicolas},
 pages={1-12},
 language={English}

-}
\ No newline at end of file
+}
+@article{galland2005minimal,
+  title={Minimal stochastic complexity snake-based technique adapted to an unknown noise model},
+  author={Galland, Fr{\'e}d{\'e}ric and R{\'e}fr{\'e}gier, Philippe},
+  journal={Optics letters},
+  volume={30},
+  number={17},
+  pages={2239--2241},
+  year={2005},
+  publisher={Optical Society of America}
+}
+@ARTICLE{5767240, 
+author={Bertaux, Nicolas and Galland, F{\'e}d{\'e}ric and R{\'e}fr{\'e}gier, Philippe}, 
+journal={Electronics Letters}, 
+title={Multi-initialisation segmentation with non-parametric minimum description length snake}, 
+year={2011}, 
+volume={47}, 
+number={10}, 
+pages={594-595}, 
+keywords={image segmentation;minimum description length principle;multiinitialisation segmentation;nonparametric minimum description length snake;nonparametric polygonal snakes;probability density functions}, 
+doi={10.1049/el.2011.0316}, 
+ISSN={0013-5194},}
\ No newline at end of file

diff --git a/THESE/these.aux b/THESE/these.aux
index 71660ffcbfa24553c8d3095b7f50c8a58025fe24..5f3f6bd3946a118f271da5125e07d16764374e54 100644 (file)
--- a/THESE/these.aux
+++ b/THESE/these.aux
@@ -33,73 +33,74 @@
 \newlabel{fig-gpucpu1}{{2.1}{13}{Comparaison des structures d'un c\oe ur de GPU et d'un c\oe ur de CPU (d'après \cite {CUDAPG}). ALU = Arithmetical \& Logical Unit}{figure.2.1}{}}
 \citation{CUDAPG}
 \citation{CUDAPG}
 \newlabel{fig-gpucpu1}{{2.1}{13}{Comparaison des structures d'un c\oe ur de GPU et d'un c\oe ur de CPU (d'après \cite {CUDAPG}). ALU = Arithmetical \& Logical Unit}{figure.2.1}{}}
 \citation{CUDAPG}
 \citation{CUDAPG}

-\citation{wong2010demystifying}

 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'apr\IeC {\`e}s \cite  {CUDAPG}).}}{14}{figure.2.2}}
 \newlabel{fig-gpucpu2}{{2.2}{14}{Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'après \cite {CUDAPG})}{figure.2.2}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Nombre maximum th\IeC {\'e}orique d'op\IeC {\'e}rations en virgule flottante par seconde en fonction de l'ann\IeC {\'e}e et de l'architecture.}}}{14}{figure.2.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Bande passante th\IeC {\'e}orique maximale des diverses architectures.}}}{14}{figure.2.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'apr\IeC {\`e}s \cite  {CUDAPG}).}}{14}{figure.2.2}}
 \newlabel{fig-gpucpu2}{{2.2}{14}{Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'après \cite {CUDAPG})}{figure.2.2}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Nombre maximum th\IeC {\'e}orique d'op\IeC {\'e}rations en virgule flottante par seconde en fonction de l'ann\IeC {\'e}e et de l'architecture.}}}{14}{figure.2.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Bande passante th\IeC {\'e}orique maximale des diverses architectures.}}}{14}{figure.2.2}}

-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Comment ?}{14}{section.2.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le mat\IeC {\'e}riel}{14}{subsection.2.2.1}}

 \citation{wong2010demystifying}
 \citation{wong2010demystifying}
 \citation{wong2010demystifying}
 \citation{wong2010demystifying}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'apr\IeC {\`e}s www.hpcresearch.nl).}}{15}{figure.2.3}}
-\newlabel{fig-c2070}{{2.3}{15}{Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'après www.hpcresearch.nl)}{figure.2.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Organisation en groupes de SMs }}}{15}{figure.2.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Constitution d'un SM.}}}{15}{figure.2.3}}
-\@writefile{lot}{\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}}
-\newlabel{tab-gpu-memoire}{{2.1}{16}{Caractéristiques des différents types de mémoire disponibles sur le GPU. Pour les mémoires cachées, les latences sont données selon l'accès \textit {sans-cache/L1/L2}. Les mesures ont été obtenues à l'aide des microprogrammes de test de \cite {wong2010demystifying}}{table.2.1}{}}
+\citation{wong2010demystifying}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Comment ?}{15}{section.2.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le mat\IeC {\'e}riel}{15}{subsection.2.2.1}}
+\@writefile{lot}{\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}}
+\newlabel{tab-gpu-memoire}{{2.1}{15}{Caractéristiques des différents types de mémoire disponibles sur le GPU. Pour les mémoires cachées, les latences sont données selon l'accès \textit {sans-cache/L1/L2} et ont été obtenues à l'aide des microprogrammes de test de \cite {wong2010demystifying}. Les valeurs de débit sont données par le constructeur}{table.2.1}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'apr\IeC {\`e}s www.hpcresearch.nl).}}{16}{figure.2.3}}
+\newlabel{fig-c2070}{{2.3}{16}{Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'après www.hpcresearch.nl)}{figure.2.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Organisation en groupes de SMs }}}{16}{figure.2.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Constitution d'un SM.}}}{16}{figure.2.3}}

 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.2}Le logiciel}{16}{subsection.2.2.2}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.2}Le logiciel}{16}{subsection.2.2.2}}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, \IeC {\`a} 2 dimensions, qui la composent.}}{16}{figure.2.4}}
-\newlabel{fig-threads}{{2.4}{16}{Représentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, à 2 dimensions, qui la composent}{figure.2.4}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, \IeC {\`a} 2 dimensions, qui la composent.}}{17}{figure.2.4}}
+\newlabel{fig-threads}{{2.4}{17}{Représentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, à 2 dimensions, qui la composent}{figure.2.4}{}}

 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.3}L'occupancy}{17}{subsection.2.2.3}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.3}L'occupancy}{17}{subsection.2.2.3}}

+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.3}Synth\IeC {\`e}se des contraintes d'impl\IeC {\'e}mentation}{18}{section.2.3}}

 \citation{Caselles99topographicmaps}
 \citation{cutrona1990synthetic}
 \citation{mancuso2001introduction}
 \citation{theuwissen2001ccd}
 \citation{Caselles99topographicmaps}
 \citation{cutrona1990synthetic}
 \citation{mancuso2001introduction}
 \citation{theuwissen2001ccd}

-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}Mod\IeC {\`e}les d'image et de bruits - notations}{23}{chapter.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}Mod\IeC {\`e}les d'image et de bruits - notations}{25}{chapter.3}}

 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
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 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}

-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Mod\IeC {\`e}le d'image bruit\IeC {\'e}e}{23}{section.3.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}Mod\IeC {\`e}les de bruit}{23}{section.3.2}}
-\newlabel{sec_bruits}{{3.2}{23}{Modèles de bruit\relax }{section.3.2}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Le bruit gaussien}{23}{subsection.3.2.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Mod\IeC {\`e}le d'image bruit\IeC {\'e}e}{25}{section.3.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}Mod\IeC {\`e}les de bruit}{25}{section.3.2}}
+\newlabel{sec_bruits}{{3.2}{25}{Modèles de bruit\relax }{section.3.2}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Le bruit gaussien}{25}{subsection.3.2.1}}

 \citation{healey1994radiometric}
 \citation{kodakccd}
 \citation{healey1994radiometric}
 \citation{kodakccd}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}Le speckle}{24}{subsection.3.2.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Le bruit \FB@og  sel et poivre \FB@fg  {}}{24}{subsection.3.2.3}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Le bruit de Poisson}{25}{subsection.3.2.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}Le speckle}{26}{subsection.3.2.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Le bruit \FB@og  sel et poivre \FB@fg  {}}{26}{subsection.3.2.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Le bruit de Poisson}{27}{subsection.3.2.4}}

 \citation{coil}
 \citation{Wang04imagequality}
 \citation{coil}
 \citation{Wang04imagequality}

-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{27}{chapter.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{29}{chapter.4}}

 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
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 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}

-\newlabel{ch-filtrage}{{4}{27}{Les techniques de réduction de bruit\label {ch-filtrage}\relax }{chapter.4}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{27}{section.4.1}}
+\newlabel{ch-filtrage}{{4}{29}{Les techniques de réduction de bruit\label {ch-filtrage}\relax }{chapter.4}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{29}{section.4.1}}

 \citation{tukey77}
 \citation{4287006}
 \citation{tukey77}
 \citation{4287006}

-\newlabel{ny-sap}{{4.1(c)}{28}{Subfigure 4 4.1(c)\relax }{subfigure.4.1.3}{}}
-\newlabel{sub@ny-sap}{{(c)}{28}{Subfigure 4 4.1(c)\relax }{subfigure.4.1.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilis\IeC {\'e}es pour l'illustration des propri\IeC {\'e}t\IeC {\'e}s des filtres. a) l'image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e. b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel \IeC {\`a} 25\%.}}{28}{figure.4.1}}
-\newlabel{fig-ny-noises}{{4.1}{28}{Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilisées pour l'illustration des propriétés des filtres. a) l'image de référence non bruitée. b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'écart type $\sigma =25$. c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel à 25\%}{figure.4.1}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Sans bruit}}}{28}{figure.4.1}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{28}{figure.4.1}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{28}{figure.4.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}Les op\IeC {\'e}rateurs de base}{28}{subsection.4.1.1}}
-\newlabel{sec-op-base}{{4.1.1}{28}{Les opérateurs de base\relax }{subsection.4.1.1}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.1}Le filtre de convolution}{28}{subsubsection.4.1.1.1}}
-\newlabel{convoDef}{{4.1}{28}{Le filtre de convolution\relax }{equation.4.1.1}{}}
+\newlabel{ny-sap}{{4.1(c)}{30}{Subfigure 4 4.1(c)\relax }{subfigure.4.1.3}{}}
+\newlabel{sub@ny-sap}{{(c)}{30}{Subfigure 4 4.1(c)\relax }{subfigure.4.1.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilis\IeC {\'e}es pour l'illustration des propri\IeC {\'e}t\IeC {\'e}s des filtres. (a) l'image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e. (b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. (c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel \IeC {\`a} 25\%.}}{30}{figure.4.1}}
+\newlabel{fig-ny-noises}{{4.1}{30}{Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilisées pour l'illustration des propriétés des filtres. (a) l'image de référence non bruitée. (b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'écart type $\sigma =25$. (c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel à 25\%}{figure.4.1}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Sans bruit}}}{30}{figure.4.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{30}{figure.4.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{30}{figure.4.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}Les op\IeC {\'e}rateurs de base}{30}{subsection.4.1.1}}
+\newlabel{sec-op-base}{{4.1.1}{30}{Les opérateurs de base\relax }{subsection.4.1.1}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.1}Le filtre de convolution}{30}{subsubsection.4.1.1.1}}
+\newlabel{convoDef}{{4.1}{30}{Le filtre de convolution\relax }{equation.4.1.1}{}}

 \citation{710815}
 \citation{710815}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{29}{figure.4.2}}
-\newlabel{fig-ny-convo}{{4.2}{29}{Filtrage par convolution}{figure.4.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{29}{figure.4.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{29}{figure.4.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{29}{figure.4.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction du bruit impulsionnel par filtre m\IeC {\'e}dian.}}{29}{figure.4.3}}
-\newlabel{fig-ny-median}{{4.3}{29}{Réduction du bruit impulsionnel par filtre médian}{figure.4.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{29}{figure.4.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{29}{figure.4.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{29}{figure.4.3}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{29}{subsubsection.4.1.1.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{31}{figure.4.2}}
+\newlabel{fig-ny-convo}{{4.2}{31}{Filtrage par convolution}{figure.4.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{31}{figure.4.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{31}{figure.4.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{31}{figure.4.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction du bruit impulsionnel par filtre m\IeC {\'e}dian.}}{31}{figure.4.3}}
+\newlabel{fig-ny-median}{{4.3}{31}{Réduction du bruit impulsionnel par filtre médian}{figure.4.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{31}{figure.4.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{31}{figure.4.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{31}{figure.4.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{31}{subsubsection.4.1.1.2}}

 \citation{1521458}
 \citation{4587843}
 \citation{BuadesCM06}
 \citation{1521458}
 \citation{4587843}
 \citation{BuadesCM06}


@@ -110,43 +111,43 @@
 \citation{strang1999discrete}
 \citation{elad2006image}
 \citation{elad2006image}
 \citation{strang1999discrete}
 \citation{elad2006image}
 \citation{elad2006image}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{30}{subsubsection.4.1.1.3}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.4}Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{30}{subsubsection.4.1.1.4}}
-\newlabel{subfig-bruit-bilat}{{4.4(e)}{31}{Subfigure 4 4.4(e)\relax }{subfigure.4.4.5}{}}
-\newlabel{sub@subfig-bruit-bilat}{{(e)}{31}{Subfigure 4 4.4(e)\relax }{subfigure.4.4.5}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.4}{\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}.}}{31}{figure.4.4}}
-\newlabel{fig-ny-bilat}{{4.4}{31}{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.4.4}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=28.0~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.29}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.39}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.5~dB MSSIM=0.38}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(g)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.29}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(h)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.37}}}{31}{figure.4.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(i)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=25.9~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{32}{subsubsection.4.1.1.3}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.4}Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{32}{subsubsection.4.1.1.4}}
+\newlabel{subfig-bruit-bilat}{{4.4(e)}{33}{Subfigure 4 4.4(e)\relax }{subfigure.4.4.5}{}}
+\newlabel{sub@subfig-bruit-bilat}{{(e)}{33}{Subfigure 4 4.4(e)\relax }{subfigure.4.4.5}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.4}{\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}.}}{33}{figure.4.4}}
+\newlabel{fig-ny-bilat}{{4.4}{33}{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.4.4}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=28.0~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.29}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.39}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.5~dB MSSIM=0.38}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(g)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.29}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(h)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.37}}}{33}{figure.4.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(i)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=25.9~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}}

 \citation{1467423}
 \citation{Dabov06imagedenoising}
 \citation{Dabov09bm3dimage}
 \citation{1467423}
 \citation{Dabov06imagedenoising}
 \citation{Dabov09bm3dimage}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.5}{\ignorespaces Filtrage par d\IeC {\'e}composition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inf\IeC {\'e}rieurs au seuil $T$.}}{32}{figure.4.5}}
-\newlabel{fig-ny-dwt}{{4.5}{32}{Filtrage par décomposition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inférieurs au seuil $T$}{figure.4.5}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{32}{figure.4.5}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{32}{figure.4.5}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{32}{figure.4.5}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Les algorithmes de filtrage par patches}{32}{subsection.4.1.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.5}{\ignorespaces Filtrage par d\IeC {\'e}composition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inf\IeC {\'e}rieurs au seuil $T$.}}{34}{figure.4.5}}
+\newlabel{fig-ny-dwt}{{4.5}{34}{Filtrage par décomposition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inférieurs au seuil $T$}{figure.4.5}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{34}{figure.4.5}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{34}{figure.4.5}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{34}{figure.4.5}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Les algorithmes de filtrage par patches}{34}{subsection.4.1.2}}

 \citation{cmla2009Kes}
 \citation{convolutionsoup}
 \citation{cmla2009Kes}
 \citation{convolutionsoup}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.6}{\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} $t$.}}{33}{figure.4.6}}
-\newlabel{fig-ny-nlm}{{4.6}{33}{Filtrage par NL-means pour différentes combinaisons des paramètres de similarité $f$ et de non localité $t$}{figure.4.6}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=2$, PSNR=28.5~dB MSSIM=0.37}}}{33}{figure.4.6}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=5$, PSNR=28.6~dB MSSIM=0.38}}}{33}{figure.4.6}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=2$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.39}}}{33}{figure.4.6}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=5$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.40}}}{33}{figure.4.6}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.7}{\ignorespaces Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41}}{33}{figure.4.7}}
-\newlabel{fig-ny-bm3d}{{4.7}{33}{Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41\relax }{figure.4.7}{}}
-\newlabel{sec-filtresgpu}{{4.2}{33}{Les implémentations sur GPU des algorithmes de filtrage\label {sec-filtresgpu}\relax }{section.4.2}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Les impl\IeC {\'e}mentations sur GPU des algorithmes de filtrage}{33}{section.4.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}Le filtrage par convolution}{33}{subsection.4.2.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.6}{\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} $t$.}}{35}{figure.4.6}}
+\newlabel{fig-ny-nlm}{{4.6}{35}{Filtrage par NL-means pour différentes combinaisons des paramètres de similarité $f$ et de non localité $t$}{figure.4.6}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=2$, PSNR=28.5~dB MSSIM=0.37}}}{35}{figure.4.6}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=5$, PSNR=28.6~dB MSSIM=0.38}}}{35}{figure.4.6}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=2$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.39}}}{35}{figure.4.6}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=5$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.40}}}{35}{figure.4.6}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.7}{\ignorespaces Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41}}{35}{figure.4.7}}
+\newlabel{fig-ny-bm3d}{{4.7}{35}{Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41\relax }{figure.4.7}{}}
+\newlabel{sec-filtresgpu}{{4.2}{35}{Les implémentations sur GPU des algorithmes de filtrage\label {sec-filtresgpu}\relax }{section.4.2}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Les impl\IeC {\'e}mentations sur GPU des algorithmes de filtrage}{35}{section.4.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}Le filtrage par convolution}{35}{subsection.4.2.1}}

 \citation{4287006}
 \citation{6288187}
 \citation{5402362}
 \citation{4287006}
 \citation{6288187}
 \citation{5402362}


@@ -154,61 +155,62 @@
 \citation{5402362}
 \citation{sanchez2013highly}
 \citation{5402362}
 \citation{5402362}
 \citation{sanchez2013highly}
 \citation{5402362}

-\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf1}{{4.8(a)}{34}{Subfigure 4 4.8(a)\relax }{subfigure.4.8.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-compare-jacket-pcmf1}{{(a)}{34}{Subfigure 4 4.8(a)\relax }{subfigure.4.8.1}{}}
-\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf2}{{4.8(b)}{34}{Subfigure 4 4.8(b)\relax }{subfigure.4.8.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-compare-jacket-pcmf2}{{(b)}{34}{Subfigure 4 4.8(b)\relax }{subfigure.4.8.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.8}{\ignorespaces Performances relatives des filtres m\IeC {\'e}dians impl\IeC {\'e}ment\IeC {\'e}s sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e}s sur deux mod\IeC {\`e}les de g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rations diff\IeC {\'e}rentes.}}{34}{figure.4.8}}
-\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf}{{4.8}{34}{Performances relatives des filtres médians implémentés sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et exécutés sur deux modèles de générations différentes}{figure.4.8}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Sur GPU GTX260. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {5402362}}}}{34}{figure.4.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Sur GPU C2075. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {sanchez2013highly}}}}{34}{figure.4.8}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{34}{subsection.4.2.2}}
-\newlabel{sec-median}{{4.2.2}{34}{Le filtre médian\relax }{subsection.4.2.2}{}}

 \citation{sanchez2013highly}
 \citation{aldinucci2012parallel}
 \citation{sanchez2013highly}
 \citation{aldinucci2012parallel}

+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{36}{subsection.4.2.2}}
+\newlabel{sec-median}{{4.2.2}{36}{Le filtre médian\relax }{subsection.4.2.2}{}}

 \citation{5206542}
 \citation{zheng2011performance}
 \citation{5206542}
 \citation{zheng2011performance}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{35}{subsection.4.2.3}}
-\newlabel{sec-bilateral}{{4.2.3}{35}{Le filtre bilatéral\relax }{subsection.4.2.3}{}}
+\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf1}{{4.8(a)}{37}{Subfigure 4 4.8(a)\relax }{subfigure.4.8.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-compare-jacket-pcmf1}{{(a)}{37}{Subfigure 4 4.8(a)\relax }{subfigure.4.8.1}{}}
+\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf2}{{4.8(b)}{37}{Subfigure 4 4.8(b)\relax }{subfigure.4.8.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-compare-jacket-pcmf2}{{(b)}{37}{Subfigure 4 4.8(b)\relax }{subfigure.4.8.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.8}{\ignorespaces Performances relatives des filtres m\IeC {\'e}dians impl\IeC {\'e}ment\IeC {\'e}s sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e}s sur deux mod\IeC {\`e}les de g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rations diff\IeC {\'e}rentes.}}{37}{figure.4.8}}
+\newlabel{fig-compare-jacket-pcmf}{{4.8}{37}{Performances relatives des filtres médians implémentés sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et exécutés sur deux modèles de générations différentes}{figure.4.8}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Sur GPU GTX260. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {5402362}}}}{37}{figure.4.8}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Sur GPU C2075. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {sanchez2013highly}}}}{37}{figure.4.8}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{37}{subsection.4.2.3}}
+\newlabel{sec-bilateral}{{4.2.3}{37}{Le filtre bilatéral\relax }{subsection.4.2.3}{}}

 \citation{zheng2011performance}
 \citation{zheng2011performance}
 \citation{zheng2011performance}
 \citation{zheng2011performance}

+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.9}{\ignorespaces Illustration du pr\IeC {\'e}-chargement en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e mis 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.}}{38}{figure.4.9}}
+\newlabel{fig-prefetch-zheng}{{4.9}{38}{Illustration du pré-chargement en mémoire partagée mis 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.4.9}{}}

 \citation{PALHANOXAVIERDEFONTES}
 \citation{nlmeansgpubelge}
 \citation{PALHANOXAVIERDEFONTES}
 \citation{nlmeansgpubelge}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.9}{\ignorespaces Illustration du pr\IeC {\'e}-chargement en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e mis 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.}}{36}{figure.4.9}}
-\newlabel{fig-prefetch-zheng}{{4.9}{36}{Illustration du pré-chargement en mémoire partagée mis 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.4.9}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.4}Les filtres par patches}{37}{subsection.4.2.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.4}Les filtres par patches}{39}{subsection.4.2.4}}

 \citation{humphrey1924psychology}
 \citation{humphrey1924psychology}

-\citation{4310076}
-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Les techniques de segmentation des images}{39}{chapter.5}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Les techniques de segmentation des images}{41}{chapter.5}}

 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}

-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.1}Les techniques de segmentation}{39}{section.5.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.1}Introduction}{41}{section.5.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.2}Les techniques de segmentation orient\IeC {\'e}es r\IeC {\'e}gions}{41}{section.5.2}}
+\citation{4310076}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.1}Analyse d'histogramme}{42}{subsection.5.2.1}}
+\newlabel{sec-histo}{{5.2.1}{42}{Analyse d'histogramme\relax }{subsection.5.2.1}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.2}Partitionnement de graphe}{42}{subsection.5.2.2}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-a}{{5.1(a)}{43}{Subfigure 5 5.1(a)\relax }{subfigure.5.1.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-a}{{(a)}{43}{Subfigure 5 5.1(a)\relax }{subfigure.5.1.1}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-b}{{5.1(b)}{43}{Subfigure 5 5.1(b)\relax }{subfigure.5.1.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-b}{{(b)}{43}{Subfigure 5 5.1(b)\relax }{subfigure.5.1.2}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-c}{{5.1(c)}{43}{Subfigure 5 5.1(c)\relax }{subfigure.5.1.3}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-c}{{(c)}{43}{Subfigure 5 5.1(c)\relax }{subfigure.5.1.3}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-d}{{5.1(d)}{43}{Subfigure 5 5.1(d)\relax }{subfigure.5.1.4}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-d}{{(d)}{43}{Subfigure 5 5.1(d)\relax }{subfigure.5.1.4}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-e}{{5.1(e)}{43}{Subfigure 5 5.1(e)\relax }{subfigure.5.1.5}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-e}{{(e)}{43}{Subfigure 5 5.1(e)\relax }{subfigure.5.1.5}{}}
+\newlabel{fig-histo-cochon-f}{{5.1(f)}{43}{Subfigure 5 5.1(f)\relax }{subfigure.5.1.6}{}}
+\newlabel{sub@fig-histo-cochon-f}{{(f)}{43}{Subfigure 5 5.1(f)\relax }{subfigure.5.1.6}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\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.}}{43}{figure.5.1}}
+\newlabel{fig-histo-cochon}{{5.1}{43}{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.5.1}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et la peluche (la cible)}}}{43}{figure.5.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{43}{figure.5.1}}
+\@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.}}}{43}{figure.5.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{43}{figure.5.1}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{43}{figure.5.1}}
+\@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.}}}{43}{figure.5.1}}
+\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {1}{\ignorespaces Calcul du seuil de s\IeC {\'e}paration des segments de l'histogramme.}}{43}{algocfline.1}}
+\newlabel{algo-histo-cochon}{{1}{43}{Analyse d'histogramme\relax }{algocfline.1}{}}

 \citation{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359}
 \citation{Zahn:1971:GMD:1309266.1309359}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.1}Analyse d'histogramme}{40}{subsection.5.1.1}}
-\newlabel{sec-histo}{{5.1.1}{40}{Analyse d'histogramme\relax }{subsection.5.1.1}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.2}Partitionnement de graphe}{40}{subsection.5.1.2}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-a}{{5.1(a)}{41}{Subfigure 5 5.1(a)\relax }{subfigure.5.1.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-a}{{(a)}{41}{Subfigure 5 5.1(a)\relax }{subfigure.5.1.1}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-b}{{5.1(b)}{41}{Subfigure 5 5.1(b)\relax }{subfigure.5.1.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-b}{{(b)}{41}{Subfigure 5 5.1(b)\relax }{subfigure.5.1.2}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-c}{{5.1(c)}{41}{Subfigure 5 5.1(c)\relax }{subfigure.5.1.3}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-c}{{(c)}{41}{Subfigure 5 5.1(c)\relax }{subfigure.5.1.3}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-d}{{5.1(d)}{41}{Subfigure 5 5.1(d)\relax }{subfigure.5.1.4}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-d}{{(d)}{41}{Subfigure 5 5.1(d)\relax }{subfigure.5.1.4}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-e}{{5.1(e)}{41}{Subfigure 5 5.1(e)\relax }{subfigure.5.1.5}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-e}{{(e)}{41}{Subfigure 5 5.1(e)\relax }{subfigure.5.1.5}{}}
-\newlabel{fig-histo-cochon-f}{{5.1(f)}{41}{Subfigure 5 5.1(f)\relax }{subfigure.5.1.6}{}}
-\newlabel{sub@fig-histo-cochon-f}{{(f)}{41}{Subfigure 5 5.1(f)\relax }{subfigure.5.1.6}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\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.}}{41}{figure.5.1}}
-\newlabel{fig-histo-cochon}{{5.1}{41}{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.5.1}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{41}{figure.5.1}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{41}{figure.5.1}}
-\@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.}}}{41}{figure.5.1}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{41}{figure.5.1}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{41}{figure.5.1}}
-\@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.}}}{41}{figure.5.1}}
-\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {1}{\ignorespaces Calcul du seuil de s\IeC {\'e}paration des segments de l'histogramme.}}{41}{algocfline.1}}
-\newlabel{algo-histo-cochon}{{1}{41}{Analyse d'histogramme\relax }{algocfline.1}{}}

 \citation{wu1993optimal}
 \citation{wang2001image}
 \citation{wang2003image}
 \citation{wu1993optimal}
 \citation{wang2001image}
 \citation{wang2003image}


@@ -224,71 +226,74 @@
 \citation{agarwal2002exact}
 \citation{arora1998approximation}
 \citation{pelleg2000x}
 \citation{agarwal2002exact}
 \citation{arora1998approximation}
 \citation{pelleg2000x}

+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\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.}}{45}{figure.5.2}}
+\newlabel{fig-graph-cochon}{{5.2}{45}{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.5.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{45}{figure.5.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{45}{figure.5.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{45}{figure.5.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{45}{figure.5.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.3}kernel-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{45}{subsection.5.2.3}}

 \citation{fukunaga1975estimation}
 \citation{cheng1995mean}
 \citation{fukunaga1975estimation}
 \citation{cheng1995mean}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\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.}}{43}{figure.5.2}}
-\newlabel{fig-graph-cochon}{{5.2}{43}{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.5.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{43}{figure.5.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{43}{figure.5.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{43}{figure.5.2}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{43}{figure.5.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.3}kernel-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{43}{subsection.5.1.3}}

 \citation{foley1994introduction}
 \citation{comaniciu1999mean}
 \citation{comaniciu2002mean}
 \citation{keselman1998extraction}
 \citation{foley1994introduction}
 \citation{comaniciu1999mean}
 \citation{comaniciu2002mean}
 \citation{keselman1998extraction}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\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.}}{44}{figure.5.3}}
-\newlabel{fig-kmeans-cochon}{{5.3}{44}{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.5.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{44}{figure.5.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{44}{figure.5.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{44}{figure.5.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{44}{figure.5.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\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.}}{44}{figure.5.4}}
-\newlabel{fig-meanshift-cochon}{{5.4}{44}{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.5.4}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{44}{figure.5.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{44}{figure.5.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{44}{figure.5.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{44}{figure.5.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit  {k-means} pour un nombre $K$ 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.}}{46}{figure.5.3}}
+\newlabel{fig-kmeans-cochon}{{5.3}{46}{Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $K$ 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.5.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$K = 2$}}}{46}{figure.5.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$K = 3$}}}{46}{figure.5.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$K = 4$}}}{46}{figure.5.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$K = 5$}}}{46}{figure.5.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\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 $K$ 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.}}{47}{figure.5.4}}
+\newlabel{fig-meanshift-cochon}{{5.4}{47}{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 $K$ 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.5.4}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow K = 2$}}}{47}{figure.5.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow K = 3$}}}{47}{figure.5.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow K = 4$}}}{47}{figure.5.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow K = 5$}}}{47}{figure.5.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.3}Les techniques de segmentation par contours actifs, ou snakes}{47}{section.5.3}}

 \citation{KassWT88}
 \citation{KassWT88}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.4}Les contours actifs, ou snakes}{45}{subsection.5.1.4}}

 \citation{osher1988fronts}
 \citation{adalsteinsson1994fast}
 \citation{sethian1996fast}
 \citation{osher1988fronts}
 \citation{adalsteinsson1994fast}
 \citation{sethian1996fast}

+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.5}{\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}lasticit\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. }}{48}{figure.5.5}}
+\newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{5.5}{48}{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'élasticité, de raideur et d'attraction ont été fixés respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. \relax }{figure.5.5}{}}
+\@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}}}{48}{figure.5.5}}
+\@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}}}{48}{figure.5.5}}
+\@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}}}{48}{figure.5.5}}
+\@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.}}}{48}{figure.5.5}}

 \citation{cohen1993surface}
 \citation{ronfard1994region}
 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{GallandBR03}
 \citation{GermainR01}
 \citation{cohen1993surface}
 \citation{ronfard1994region}
 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{GallandBR03}
 \citation{GermainR01}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.5}{\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}lasticit\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. }}{46}{figure.5.5}}
-\newlabel{fig-snake-tradi-cochon}{{5.5}{46}{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'élasticité, de raideur et d'attraction ont été fixés respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. \relax }{figure.5.5}{}}
-\@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}}}{46}{figure.5.5}}
-\@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}}}{46}{figure.5.5}}
-\@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}}}{46}{figure.5.5}}
-\@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.}}}{46}{figure.5.5}}
+\citation{galland2005minimal}
+\citation{5767240}
+\citation{ChesnaudRB99}

 \citation{arbelaez2011contour}
 \citation{arbelaez2011contour}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.5}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{47}{subsection.5.1.5}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.2}Les impl\IeC {\'e}mentations des techniques de segmentation sur GPU}{47}{section.5.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{49}{subsection.5.3.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.4}Les impl\IeC {\'e}mentations des techniques de segmentation sur GPU}{49}{section.5.4}}

 \citation{fluck2006gpu}
 \citation{lefohn2003interactive}
 \citation{Vineet:2009:FMS:1572769.1572796}
 \citation{dixit2005gpu}
 \citation{4563095}
 \citation{kohli2007dynamic}
 \citation{fluck2006gpu}
 \citation{lefohn2003interactive}
 \citation{Vineet:2009:FMS:1572769.1572796}
 \citation{dixit2005gpu}
 \citation{4563095}
 \citation{kohli2007dynamic}

+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.1}Calcul d'histogramme}{50}{subsection.5.4.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.2}Partitionnement de graphe}{50}{subsection.5.4.2}}

 \citation{graphcutscuda}
 \citation{graphcutscuda}
 \citation{graphcutscuda}
 \citation{graphcutscuda}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.1}Calcul d'histogramme}{48}{subsection.5.2.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.2}Partitionnement de graphe}{48}{subsection.5.2.2}}

 \citation{graphcutscuda}
 \citation{graphcutscuda}
 \citation{che2008performance}
 \citation{kddcup99}
 \citation{5170921}
 \citation{che2008performance}
 \citation{graphcutscuda}
 \citation{graphcutscuda}
 \citation{che2008performance}
 \citation{kddcup99}
 \citation{5170921}
 \citation{che2008performance}

+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du nombre de pixels actifs pour les it\IeC {\'e}rations successives de l'impl\IeC {\'e}mentation de l'algorithme push-relabel de \cite  {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs apr\IeC {\`e}s chaque it\IeC {\'e}ration, en blanc.}}{51}{figure.5.6}}
+\newlabel{fig-graphcutscuda}{{5.6}{51}{Évolution du nombre de pixels actifs pour les itérations successives de l'implémentation de l'algorithme push-relabel de \cite {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs après chaque itération, en blanc}{figure.5.6}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.3}K-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{51}{subsection.5.4.3}}

 \citation{kmeansgpuopengl}
 \citation{li2009mean}
 \citation{kmeansgpuopengl}
 \citation{li2009mean}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du nombre de pixels actifs pour les it\IeC {\'e}rations successives de l'impl\IeC {\'e}mentation de l'algorithme push-relabel de \cite  {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs apr\IeC {\`e}s chaque it\IeC {\'e}ration, en blanc.}}{49}{figure.5.6}}
-\newlabel{fig-graphcutscuda}{{5.6}{49}{Évolution du nombre de pixels actifs pour les itérations successives de l'implémentation de l'algorithme push-relabel de \cite {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs après chaque itération, en blanc}{figure.5.6}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.3}K-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{49}{subsection.5.2.3}}

 \citation{vedaldi2008quick}
 \citation{fulkerson2012really}
 \citation{fulkerson2012really}
 \citation{vedaldi2008quick}
 \citation{fulkerson2012really}
 \citation{fulkerson2012really}


@@ -301,17 +306,17 @@
 \citation{lefohn2003interactive}
 \citation{rumpf2001level}
 \citation{rumpf2001level}
 \citation{lefohn2003interactive}
 \citation{rumpf2001level}
 \citation{rumpf2001level}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.7}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'impl\IeC {\'e}mentation GPU quick-shift de \cite  {fulkerson2012really}.}}{51}{figure.5.7}}
-\newlabel{fig-quickshift-yo}{{5.7}{51}{Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'implémentation GPU quick-shift de \cite {fulkerson2012really}}{figure.5.7}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{51}{figure.5.7}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =2$}}}{51}{figure.5.7}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =10$}}}{51}{figure.5.7}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$\tau =20$ et $\sigma =10$}}}{51}{figure.5.7}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.8}{\ignorespaces Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e}es par \textit  {mean-shift} standard et par le \textit  {mean-shift kd tree} de \cite  {xiao2010efficient}.}}{51}{figure.5.8}}
-\newlabel{fig-meanshift-castle}{{5.8}{51}{Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels réalisées par \textit {mean-shift} standard et par le \textit {mean-shift kd tree} de \cite {xiao2010efficient}}{figure.5.8}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{51}{figure.5.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift standard}}}{51}{figure.5.8}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift kd-tree}}}{51}{figure.5.8}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.7}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'impl\IeC {\'e}mentation GPU quick-shift de \cite  {fulkerson2012really}.}}{53}{figure.5.7}}
+\newlabel{fig-quickshift-yo}{{5.7}{53}{Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'implémentation GPU quick-shift de \cite {fulkerson2012really}}{figure.5.7}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{53}{figure.5.7}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =2$}}}{53}{figure.5.7}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =10$}}}{53}{figure.5.7}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {$\tau =20$ et $\sigma =10$}}}{53}{figure.5.7}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.8}{\ignorespaces Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e}es par \textit  {mean-shift} standard et par le \textit  {mean-shift kd tree} de \cite  {xiao2010efficient}.}}{53}{figure.5.8}}
+\newlabel{fig-meanshift-castle}{{5.8}{53}{Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels réalisées par \textit {mean-shift} standard et par le \textit {mean-shift kd tree} de \cite {xiao2010efficient}}{figure.5.8}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{53}{figure.5.8}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift standard}}}{53}{figure.5.8}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift kd-tree}}}{53}{figure.5.8}}

 \citation{lefohn2005streaming}
 \citation{cates2004gist}
 \citation{jeong2009scalable}
 \citation{lefohn2005streaming}
 \citation{cates2004gist}
 \citation{jeong2009scalable}


@@ -322,26 +327,26 @@
 \citation{bauer2009segmentation}
 \citation{li2011robust}
 \citation{snakegvfopencl12}
 \citation{bauer2009segmentation}
 \citation{li2011robust}
 \citation{snakegvfopencl12}

-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.4}Level set et snakes}{52}{subsection.5.2.4}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.4}Level set et snakes}{54}{subsection.5.4.4}}

 \citation{snakegvf06}
 \citation{snakegvf06}
 \citation{snakegvf06}
 \citation{snakegvf06}
 \citation{snakegvf06}
 \citation{snakegvf06}

-\newlabel{fig-l7-brain}{{5.9(a)}{53}{Subfigure 5 5.9(a)\relax }{subfigure.5.9.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-l7-brain}{{(a)}{53}{Subfigure 5 5.9(a)\relax }{subfigure.5.9.1}{}}
-\newlabel{fig-l7-reins}{{5.9(b)}{53}{Subfigure 5 5.9(b)\relax }{subfigure.5.9.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-l7-reins}{{(b)}{53}{Subfigure 5 5.9(b)\relax }{subfigure.5.9.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.9}{\ignorespaces Segmentation d'images issues d'examens IRM par la m\IeC {\'e}thode des level set \IeC {\`a} bande \IeC {\'e}troite.}}{53}{figure.5.9}}
-\newlabel{fig-l7-narrow}{{5.9}{53}{Segmentation d'images issues d'examens IRM par la méthode des level set à bande étroite}{figure.5.9}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Cerveau 256$\times $256$\times $256 en 7~s}}}{53}{figure.5.9}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Reins et aorte, 256$\times $256$\times $272 en 16~s}}}{53}{figure.5.9}}
-\newlabel{fig-epaule-init}{{5.10(a)}{53}{Subfigure 5 5.10(a)\relax }{subfigure.5.10.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-epaule-init}{{(a)}{53}{Subfigure 5 5.10(a)\relax }{subfigure.5.10.1}{}}
-\newlabel{fig-epaule-fin}{{5.10(b)}{53}{Subfigure 5 5.10(b)\relax }{subfigure.5.10.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-epaule-fin}{{(b)}{53}{Subfigure 5 5.10(b)\relax }{subfigure.5.10.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image d'\IeC {\'e}paule en 1024$^2$ pixels issue d'un examen IRM par l'impl\IeC {\'e}mentation du snake GVF de \cite  {snakegvf06}. Le contour est repr\IeC {\'e}sent\IeC {\'e} en rouge et le contour final est obtenu en 11~s. Le trac\IeC {\'e} initial du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{53}{figure.5.10}}
-\newlabel{fig-snakegvf}{{5.10}{53}{Segmentation d'une image d'épaule en 1024$^2$ pixels issue d'un examen IRM par l'implémentation du snake GVF de \cite {snakegvf06}. Le contour est représenté en rouge et le contour final est obtenu en 11~s. Le tracé initial du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.5.10}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour initial}}}{53}{figure.5.10}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Contour final}}}{53}{figure.5.10}}
+\newlabel{fig-l7-brain}{{5.9(a)}{55}{Subfigure 5 5.9(a)\relax }{subfigure.5.9.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-l7-brain}{{(a)}{55}{Subfigure 5 5.9(a)\relax }{subfigure.5.9.1}{}}
+\newlabel{fig-l7-reins}{{5.9(b)}{55}{Subfigure 5 5.9(b)\relax }{subfigure.5.9.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-l7-reins}{{(b)}{55}{Subfigure 5 5.9(b)\relax }{subfigure.5.9.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.9}{\ignorespaces Segmentation d'images issues d'examens IRM par la m\IeC {\'e}thode des level set \IeC {\`a} bande \IeC {\'e}troite.}}{55}{figure.5.9}}
+\newlabel{fig-l7-narrow}{{5.9}{55}{Segmentation d'images issues d'examens IRM par la méthode des level set à bande étroite}{figure.5.9}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Cerveau 256$\times $256$\times $256 en 7~s}}}{55}{figure.5.9}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Reins et aorte, 256$\times $256$\times $272 en 16~s}}}{55}{figure.5.9}}
+\newlabel{fig-epaule-init}{{5.10(a)}{55}{Subfigure 5 5.10(a)\relax }{subfigure.5.10.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-epaule-init}{{(a)}{55}{Subfigure 5 5.10(a)\relax }{subfigure.5.10.1}{}}
+\newlabel{fig-epaule-fin}{{5.10(b)}{55}{Subfigure 5 5.10(b)\relax }{subfigure.5.10.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-epaule-fin}{{(b)}{55}{Subfigure 5 5.10(b)\relax }{subfigure.5.10.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image d'\IeC {\'e}paule en 1024$\times $1024 pixels issue d'un examen IRM par l'impl\IeC {\'e}mentation du snake GVF de \cite  {snakegvf06}. Le contour est repr\IeC {\'e}sent\IeC {\'e} en rouge et son \IeC {\'e}tat final est obtenu en 11~s. Le trac\IeC {\'e} initial du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{55}{figure.5.10}}
+\newlabel{fig-snakegvf}{{5.10}{55}{Segmentation d'une image d'épaule en 1024$\times $1024 pixels issue d'un examen IRM par l'implémentation du snake GVF de \cite {snakegvf06}. Le contour est représenté en rouge et son état final est obtenu en 11~s. Le tracé initial du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.5.10}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour initial}}}{55}{figure.5.10}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Contour final}}}{55}{figure.5.10}}

 \citation{zheng2012fast}
 \citation{li2011robust}
 \citation{snakegvfopencl12}
 \citation{zheng2012fast}
 \citation{li2011robust}
 \citation{snakegvfopencl12}


@@ -352,54 +357,56 @@
 \citation{bresenham1965algorithm}
 \citation{martin2001database}
 \citation{martin2001database}
 \citation{bresenham1965algorithm}
 \citation{martin2001database}
 \citation{martin2001database}

-\newlabel{sec-seg-hybride}{{5.2.5}{54}{Algorithmes hybrides\label {sec-seg-hybride}\relax }{subsection.5.2.5}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.5}Algorithmes hybrides}{54}{subsection.5.2.5}}
+\newlabel{sec-seg-hybride}{{5.4.5}{56}{Algorithmes hybrides\label {sec-seg-hybride}\relax }{subsection.5.4.5}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.5}Algorithmes hybrides}{56}{subsection.5.4.5}}

 \citation{volkov2010better}
 \citation{volkov2010better}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.11}{\ignorespaces Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite  {martin2001database}}}{55}{figure.5.11}}
-\newlabel{fig-gPb}{{5.11}{55}{Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite {martin2001database}\relax }{figure.5.11}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.3}Conclusion}{55}{section.5.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.11}{\ignorespaces Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite  {martin2001database}}}{57}{figure.5.11}}
+\newlabel{fig-gPb}{{5.11}{57}{Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite {martin2001database}\relax }{figure.5.11}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.5}Conclusion}{57}{section.5.5}}

 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{ChesnaudRB99}

-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}La segmentation par snake polygonal orient\IeC {\'e} r\IeC {\'e}gions}{59}{chapter.6}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}La segmentation par snake polygonal orient\IeC {\'e} r\IeC {\'e}gions}{61}{chapter.6}}

 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}

-\newlabel{ch-snake}{{6}{59}{La segmentation par snake polygonal orienté régions\label {ch-snake}\relax }{chapter.6}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{59}{section.6.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{59}{section.6.2}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Formulation}{59}{subsection.6.2.1}}
-\newlabel{eq-lhprod1}{{6.2}{60}{Formulation\relax }{equation.6.2.2}{}}
-\newlabel{eq-pdfgauss}{{6.3}{60}{Formulation\relax }{equation.6.2.3}{}}
-\newlabel{eq-gl1}{{6.4}{60}{Formulation\relax }{equation.6.2.4}{}}
-\newlabel{eq-teta}{{6.5}{60}{Formulation\relax }{equation.6.2.5}{}}
-\newlabel{eq-gl}{{6.6}{60}{Formulation\relax }{equation.6.2.6}{}}
-\newlabel{snake-formulation}{{6.2.2}{60}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{subsection.6.2.2}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Optimisation des calculs}{60}{subsection.6.2.2}}
+\newlabel{ch-snake}{{6}{61}{La segmentation par snake polygonal orienté régions\label {ch-snake}\relax }{chapter.6}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{61}{section.6.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{61}{section.6.2}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Formulation}{61}{subsection.6.2.1}}
+\newlabel{eq-lhprod1}{{6.2}{62}{Formulation\relax }{equation.6.2.2}{}}
+\newlabel{eq-pdfgauss}{{6.3}{62}{Formulation\relax }{equation.6.2.3}{}}
+\newlabel{eq-gl1}{{6.4}{62}{Formulation\relax }{equation.6.2.4}{}}
+\newlabel{eq-teta}{{6.5}{62}{Formulation\relax }{equation.6.2.5}{}}
+\newlabel{eq-gl}{{6.6}{62}{Formulation\relax }{equation.6.2.6}{}}
+\newlabel{snake-formulation}{{6.2.2}{62}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{subsection.6.2.2}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Optimisation des calculs}{62}{subsection.6.2.2}}
+\newlabel{eq-sommes1}{{6.7}{62}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.7}{}}

 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{ChesnaudRB99}

-\newlabel{eq-sommes1}{{6.7}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.7}{}}
-\newlabel{eq-sommes-gene}{{6.8}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.8}{}}
-\newlabel{eq-cumuls1}{{6.9}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.9}{}}
-\newlabel{eq-somme-cumuls2}{{6.10}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.10}{}}
-\newlabel{eq-somme-contour}{{6.11}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.11}{}}
-\newlabel{eq-coefC}{{6.12}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.12}{}}
-\newlabel{eq-img-cumul}{{6.13}{61}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.13}{}}
+\citation{GallandBR03}
+\citation{GallandBR03}
+\citation{GallandBR03}
+\newlabel{eq-sommes-gene}{{6.8}{63}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.8}{}}
+\newlabel{eq-cumuls1}{{6.9}{63}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.9}{}}
+\newlabel{eq-somme-cumuls2}{{6.10}{63}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.10}{}}
+\newlabel{eq-somme-contour}{{6.11}{63}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.11}{}}
+\newlabel{eq-coefC}{{6.12}{63}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.12}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces \IeC {\`A} gauche : d\IeC {\'e}termination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. \IeC {\`A} droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine \IeC {\'e}tant suppos\IeC {\'e}e au pixel central, en noir. }}{63}{figure.6.1}}
+\newlabel{fig-freeman}{{6.1}{63}{À gauche : détermination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. À droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine étant supposée au pixel central, en noir. \relax }{figure.6.1}{}}

 \citation{ChesnaudRB99}
 \citation{ChesnaudRB99}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces \IeC {\`A} gauche : d\IeC {\'e}termination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. \IeC {\`A} droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine \IeC {\'e}tant suppos\IeC {\'e}e au pixel central, en noir. }}{62}{figure.6.1}}
-\newlabel{fig-freeman}{{6.1}{62}{À gauche : détermination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. À droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine étant supposée au pixel central, en noir. \relax }{figure.6.1}{}}
-\@writefile{lot}{\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}}
-\newlabel{tab-freeman}{{6.1}{62}{Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$}{table.6.1}{}}
-\newlabel{snake-cpu-impl}{{6.2.3}{62}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{subsection.6.2.3}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Impl\IeC {\'e}mentation s\IeC {\'e}quentielle}{62}{subsection.6.2.3}}
-\newlabel{li-img-cumul}{{2}{63}{}{AlgoLine3.2}{}}
-\newlabel{li-bresen}{{18}{63}{}{AlgoLine3.18}{}}
-\newlabel{li-contrib-seg-deb}{{19}{63}{}{AlgoLine3.19}{}}
-\newlabel{li-contrib-seg-fin}{{21}{63}{}{AlgoLine3.21}{}}
-\newlabel{algo-snake-cpu1}{{2}{63}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{algocfline.2}{}}
-\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {2}{\ignorespaces Principe mis en \oe uvre pour la convergence du snake polygonal}}{63}{algocfline.2}}
-\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {3}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tail de l'impl\IeC {\'e}mentation du snake polygonal}}{64}{algocfline.3}}
-\newlabel{algo-snake-cpu2}{{3}{64}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{algocfline.3}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Performances}{65}{subsection.6.2.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$^2$ pixels. La convergence est obtenue \IeC {\`a} l'it\IeC {\'e}ration 14 apr\IeC {\`e}s 44~ms pour un total de 256 n\oe uds.}}{66}{figure.6.2}}
-\newlabel{fig-snakecpu-cochon512}{{6.2}{66}{Évolution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$^2$ pixels. La convergence est obtenue à l'itération 14 après 44~ms pour un total de 256 n\oe uds}{figure.6.2}{}}
+\newlabel{li-img-cumul}{{2}{64}{}{AlgoLine3.2}{}}
+\newlabel{li-bresen}{{18}{64}{}{AlgoLine3.18}{}}
+\newlabel{li-contrib-seg-deb}{{19}{64}{}{AlgoLine3.19}{}}
+\newlabel{li-contrib-seg-fin}{{21}{64}{}{AlgoLine3.21}{}}
+\@writefile{lot}{\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}}
+\newlabel{tab-freeman}{{6.1}{64}{Valeur du coefficient $C(i,j)$ en fonction des valeurs des codes de Freeman des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$ \cite {GallandBR03}}{table.6.1}{}}
+\newlabel{eq-img-cumul}{{6.13}{64}{Optimisation des calculs\label {snake-formulation}\relax }{equation.6.2.13}{}}
+\newlabel{snake-cpu-impl}{{6.2.3}{64}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{subsection.6.2.3}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Impl\IeC {\'e}mentation s\IeC {\'e}quentielle}{64}{subsection.6.2.3}}
+\newlabel{algo-snake-cpu1}{{2}{65}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{algocfline.2}{}}
+\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {2}{\ignorespaces Principe mis en \oe uvre pour la convergence du snake polygonal}}{65}{algocfline.2}}
+\@writefile{loa}{\contentsline {algocf}{\numberline {3}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tail de l'impl\IeC {\'e}mentation du snake polygonal}}{65}{algocfline.3}}
+\newlabel{algo-snake-cpu2}{{3}{65}{Implémentation séquentielle\label {snake-cpu-impl}\relax }{algocfline.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$\times $512 pixels. La convergence est obtenue \IeC {\`a} l'it\IeC {\'e}ration 14 apr\IeC {\`e}s 44~ms pour un total de 256 n\oe uds.}}{66}{figure.6.2}}
+\newlabel{fig-snakecpu-cochon512}{{6.2}{66}{Évolution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$\times $512 pixels. La convergence est obtenue à l'itération 14 après 44~ms pour un total de 256 n\oe uds}{figure.6.2}{}}

 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Initialisation : 4 n\oe uds}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 1 : 8 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 2 : 16 n\oe uds 1~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Initialisation : 4 n\oe uds}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 1 : 8 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 2 : 16 n\oe uds 1~ms}}}{66}{figure.6.2}}


@@ -408,75 +415,76 @@
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 10 : 244 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(g)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 13 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(h)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 14 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(f)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 10 : 244 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(g)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 13 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(h)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 14 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref  {fig-snakecpu-cochon512}.}}{66}{figure.6.3}}
-\newlabel{fig-snakecpu-compinit}{{6.3}{66}{Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}}{figure.6.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Initialisation 2 }}}{66}{figure.6.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Contour final 2 : 273 n\oe uds 87~ms}}}{66}{figure.6.3}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Contour final 1 : 256 n\oe uds 44~ms}}}{66}{figure.6.3}}
-\newlabel{fig-snakecpu-cochon4ka}{{6.4(a)}{67}{Subfigure 6 6.4(a)\relax }{subfigure.6.4.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-snakecpu-cochon4ka}{{(a)}{67}{Subfigure 6 6.4(a)\relax }{subfigure.6.4.1}{}}
-\newlabel{fig-snakecpu-cochon4kb}{{6.4(b)}{67}{Subfigure 6 6.4(b)\relax }{subfigure.6.4.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-snakecpu-cochon4kb}{{(b)}{67}{Subfigure 6 6.4(b)\relax }{subfigure.6.4.2}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{67}{figure.6.4}}
-\newlabel{fig-snakecpu-cochon4k}{{6.4}{67}{Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le tracé du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.6.4}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$d_{max}=16$ et $l_{min}=8$, 1246 n\oe uds en 1.3~s}}}{67}{figure.6.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$d_{max}=128$ et $l_{min}=32$, 447 n\oe uds en 0.7~s}}}{67}{figure.6.4}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilis\IeC {\'e} \IeC {\`a} la figure \ref  {fig-snakecpu-cochon512}. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{67}{figure.6.5}}
-\newlabel{fig-snakecpu-cochon4kc3}{{6.5}{67}{Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilisé à la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le tracé du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.6.5}{}}
-\@writefile{lot}{\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}}
-\newlabel{tab-snakecpu-speed-size}{{6.2}{68}{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu être traitée par une implémentation utilisant SSE2}{table.6.2}{}}
-\newlabel{fig-snakecpu-chronos1}{{6.3}{68}{Implémentation parallèle GPU du snake polygonal\relax }{section.6.3}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du co\IeC {\^u}t relatif des trois fonctions les plus consommatrices en temps de calcul en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter.}}{68}{figure.6.6}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Performances}{66}{subsection.6.2.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref  {fig-snakecpu-cochon512}.}}{67}{figure.6.3}}
+\newlabel{fig-snakecpu-compinit}{{6.3}{67}{Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}}{figure.6.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Initialisation 2 }}}{67}{figure.6.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Contour final 2 : 273 n\oe uds 87~ms}}}{67}{figure.6.3}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Contour final 1 : 256 n\oe uds 44~ms}}}{67}{figure.6.3}}
+\@writefile{lot}{\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}}
+\newlabel{tab-snakecpu-speed-size}{{6.2}{67}{Performances (en secondes) de la segmentation par snake polygonal sur CPU en fonction de la taille de l'image à traiter. Les temps sont obtenus avec la même image de test dilatée et bruitée et un contour initial carré dont la distance aux bords est proportionnelle à la taille de l'image. Seule l'image en 15~MP a pu être traitée par une implémentation utilisant SSE2}{table.6.2}{}}
+\newlabel{fig-snakecpu-cochon4ka}{{6.4(a)}{68}{Subfigure 6 6.4(a)\relax }{subfigure.6.4.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-snakecpu-cochon4ka}{{(a)}{68}{Subfigure 6 6.4(a)\relax }{subfigure.6.4.1}{}}
+\newlabel{fig-snakecpu-cochon4kb}{{6.4(b)}{68}{Subfigure 6 6.4(b)\relax }{subfigure.6.4.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-snakecpu-cochon4kb}{{(b)}{68}{Subfigure 6 6.4(b)\relax }{subfigure.6.4.2}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{68}{figure.6.4}}
+\newlabel{fig-snakecpu-cochon4k}{{6.4}{68}{Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le tracé du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.6.4}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {$d_{max}=16$ et $l_{min}=8$, 1246 n\oe uds en 1.3~s}}}{68}{figure.6.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {$d_{max}=128$ et $l_{min}=32$, 447 n\oe uds en 0.7~s}}}{68}{figure.6.4}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilis\IeC {\'e} \IeC {\`a} la figure \ref  {fig-snakecpu-cochon512}. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{68}{figure.6.5}}
+\newlabel{fig-snakecpu-cochon4kc3}{{6.5}{68}{Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilisé à la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le tracé du contour a été artificiellement épaissi pour le rendre visible à l'échelle de l'impression}{figure.6.5}{}}

 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{68}{section.6.3}}
 \citation{BlellochTR90}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{68}{section.6.3}}
 \citation{BlellochTR90}

+\newlabel{fig-snakecpu-chronos1}{{6.3}{69}{Implémentation parallèle GPU du snake polygonal\relax }{section.6.3}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du co\IeC {\^u}t relatif des trois fonctions les plus consommatrices en temps de calcul en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter.}}{69}{figure.6.6}}

 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Pr\IeC {\'e}-calculs des images cumul\IeC {\'e}es}{69}{subsection.6.3.1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Pr\IeC {\'e}-calculs des images cumul\IeC {\'e}es}{69}{subsection.6.3.1}}

-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Calcul des images cumul\IeC {\'e}es $S_x$ et $S_x^2$ en trois \IeC {\'e}tapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et m\IeC {\'e}morisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles \IeC {\`a} chaque \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment des blocs cumul\IeC {\'e}s.}}{70}{figure.6.7}}
-\newlabel{fig-calcul-cumuls}{{6.7}{70}{Calcul des images cumulées $S_x$ et $S_x^2$ en trois étapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et mémorisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles à chaque élément des blocs cumulés}{figure.6.7}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e} par chaque bloc de la grille de calcul.}}}{70}{figure.6.7}}
-\@writefile{lof}{\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()}.}}}{70}{figure.6.7}}
-\@writefile{lof}{\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()}.}}}{70}{figure.6.7}}
-\@writefile{lot}{\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}}
-\newlabel{tab-speedup-cumuls}{{6.3}{71}{Accélération constatée, pour le calcul des images cumulées, de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence}{table.6.3}{}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{71}{subsection.6.3.2}}
-\@writefile{lof}{\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.}}{72}{figure.6.8}}
-\newlabel{fig-structure-segment}{{6.8}{72}{Structuration des données en mémoire du GPU pour l'évaluation en parallèle de l'ensemble des évolutions possibles du contour}{figure.6.8}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-a}{{6.9(a)}{73}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-a}{{(a)}{73}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-b}{{6.9(b)}{73}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-b}{{(b)}{73}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-c}{{6.9(c)}{73}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-c}{{(c)}{73}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-d}{{6.9(d)}{73}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-d}{{(d)}{73}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-e}{{6.9(e)}{73}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-e}{{(e)}{73}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-f}{{6.9(f)}{73}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}}
-\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-f}{{(f)}{73}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\newlabel{fig-cycle-contribs-segments}{{6.9}{73}{Comparaison des cycles de déplacement des n\oe uds. Ligne du haut : version séquentielle. Ligne du bas : version parallèle. Les segments en rouge sont des segments du contour non évalués, alors que ceux en pointillés sont les paires ayant reçu les meilleures évaluations parmi les 8 déplacements possibles des n\oe uds correspondant}{figure.6.9}{}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{73}{figure.6.9}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{74}{subsubsection.6.3.2.1}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{74}{subsection.6.3.3}}
+\@writefile{lot}{\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}}
+\newlabel{tab-speedup-cumuls}{{6.3}{70}{Accélération constatée, pour le calcul des images cumulées, de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence}{table.6.3}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{70}{subsection.6.3.2}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Calcul des images cumul\IeC {\'e}es $S_I$ et $S_{I^2}$ en trois \IeC {\'e}tapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et m\IeC {\'e}morisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles \IeC {\`a} chaque \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment des blocs cumul\IeC {\'e}s.}}{71}{figure.6.7}}
+\newlabel{fig-calcul-cumuls}{{6.7}{71}{Calcul des images cumulées $S_I$ et $S_{I^2}$ en trois étapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et mémorisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles à chaque élément des blocs cumulés}{figure.6.7}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e} par chaque bloc de la grille de calcul.}}}{71}{figure.6.7}}
+\@writefile{lof}{\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()}.}}}{71}{figure.6.7}}
+\@writefile{lof}{\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()}.}}}{71}{figure.6.7}}
+\@writefile{lof}{\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.}}{73}{figure.6.8}}
+\newlabel{fig-structure-segment}{{6.8}{73}{Structuration des données en mémoire du GPU pour l'évaluation en parallèle de l'ensemble des évolutions possibles du contour}{figure.6.8}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-a}{{6.9(a)}{74}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-a}{{(a)}{74}{Subfigure 6 6.9(a)\relax }{subfigure.6.9.1}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-b}{{6.9(b)}{74}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-b}{{(b)}{74}{Subfigure 6 6.9(b)\relax }{subfigure.6.9.2}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-c}{{6.9(c)}{74}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-c}{{(c)}{74}{Subfigure 6 6.9(c)\relax }{subfigure.6.9.3}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-d}{{6.9(d)}{74}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-d}{{(d)}{74}{Subfigure 6 6.9(d)\relax }{subfigure.6.9.4}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-e}{{6.9(e)}{74}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-e}{{(e)}{74}{Subfigure 6 6.9(e)\relax }{subfigure.6.9.5}{}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments-f}{{6.9(f)}{74}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}}
+\newlabel{sub@fig-cycle-contribs-segments-f}{{(f)}{74}{Subfigure 6 6.9(f)\relax }{subfigure.6.9.6}{}}
+\@writefile{lof}{\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.}}{74}{figure.6.9}}
+\newlabel{fig-cycle-contribs-segments}{{6.9}{74}{Comparaison des cycles de déplacement des n\oe uds. Ligne du haut : version séquentielle. Ligne du bas : version parallèle. Les segments en rouge sont des segments du contour non évalués, alors que ceux en pointillés sont les paires ayant reçu les meilleures évaluations parmi les 8 déplacements possibles des n\oe uds correspondant}{figure.6.9}{}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{74}{figure.6.9}}
+\@writefile{lof}{\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}.}}}{74}{figure.6.9}}
+\@writefile{lof}{\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}.}}}{74}{figure.6.9}}
+\@writefile{lof}{\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}.}}}{74}{figure.6.9}}
+\@writefile{lof}{\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}.}}}{74}{figure.6.9}}
+\@writefile{lof}{\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}.}}}{74}{figure.6.9}}

 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{75}{figure.6.10}}
 \newlabel{fig-segment-k<1}{{6.10}{75}{Détermination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour}{figure.6.10}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{75}{figure.6.10}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{75}{figure.6.10}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{75}{figure.6.10}}
 \newlabel{fig-segment-k<1}{{6.10}{75}{Détermination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour}{figure.6.10}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{75}{figure.6.10}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{75}{figure.6.10}}

-\@writefile{lot}{\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}}
-\newlabel{tab-snake-results}{{6.4}{76}{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence, appliqués à une même image dilatée (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille}{table.6.4}{}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\newlabel{fig-snakegpu-result}{{6.11}{76}{Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 itérations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. \relax }{figure.6.11}{}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{75}{subsubsection.6.3.2.1}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{76}{subsection.6.3.3}}

 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{76}{subsection.6.3.4}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{76}{subsection.6.3.4}}

+\@writefile{lot}{\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}}
+\newlabel{tab-snake-results}{{6.4}{77}{Comparaison des temps d'exécution de l'implémentation GPU (C2070) par rapport à l'implémentation CPU de référence, appliqués à une même image dilatée (fig. \ref {fig-snakecpu-cochon512}) pour en adapter la taille}{table.6.4}{}}
+\@writefile{lof}{\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}. }}{77}{figure.6.11}}
+\newlabel{fig-snakegpu-result}{{6.11}{77}{Segmentations d'une image de 100~MP en 0,59~s pour 5 itérations. Le contour initial conserve les proportions de celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. \relax }{figure.6.11}{}}

 \citation{6036776}
 \citation{6036776}

-\newlabel{fig-smart-init}{{6.3.4}{77}{Détermination intelligente du contour initial\relax }{subfigure.6.12.2}{}}
-\@writefile{lof}{\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}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{77}{figure.6.12}}
-\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{77}{figure.6.12}}
-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{77}{subsection.6.3.5}}
+\newlabel{fig-smart-init}{{6.3.4}{78}{Détermination intelligente du contour initial\relax }{subfigure.6.12.2}{}}
+\@writefile{lof}{\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.}}{78}{figure.6.12}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{78}{figure.6.12}}
+\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{78}{figure.6.12}}
+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{78}{subsection.6.3.5}}

 \citation{matheron75}
 \citation{caselles97}
 \citation{bertaux2004speckle}
 \citation{matheron75}
 \citation{caselles97}
 \citation{bertaux2004speckle}


@@ -600,8 +608,8 @@
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{93}{figure.7.10}}
 \@writefile{lof}{\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.}}{94}{figure.7.11}}
 \newlabel{fig-lniv-detecteur}{{7.11}{94}{Motif de détection des zones à faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'élévation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'élévation 1 est associée aux pixels de la région $T$, l'élévation 0.5 est associée à ceux de la région $B$ et l'élévation 0 désigne les pixels n'intervenant pas dans la détection}{figure.7.11}{}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{93}{figure.7.10}}
 \@writefile{lof}{\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.}}{94}{figure.7.11}}
 \newlabel{fig-lniv-detecteur}{{7.11}{94}{Motif de détection des zones à faible pente, pour le cas $\Theta =\Theta _4=45^{\circ }$. L'élévation des pixels permet juste de les distinguer selon 3 classes : l'élévation 1 est associée aux pixels de la région $T$, l'élévation 0.5 est associée à ceux de la région $B$ et l'élévation 0 désigne les pixels n'intervenant pas dans la détection}{figure.7.11}{}}

-\@writefile{lof}{\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.}}{94}{figure.7.12}}
-\newlabel{fig-lniv-classification}{{7.12}{94}{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage}{figure.7.12}{}}
+\@writefile{lof}{\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.}}{94}{figure.7.12}}
+\newlabel{fig-lniv-classification}{{7.12}{94}{Classification des pixels d'une image bruitée, pour une valeur de seuil $T2=2$ du détecteur. (b) Les pixels en noir sont ceux à qui le PI-PD sera appliqué. Les pixels en blancs se verront appliquer une moyenne sur tout ou partie du voisinage}{figure.7.12}{}}

 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{94}{figure.7.12}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{94}{figure.7.12}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}R\IeC {\'e}sultats}{94}{section.7.4}}
 \@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{94}{figure.7.12}}
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@@ -763,107 +771,109 @@
 \bibcite{arora1998approximation}{7}
 \bibcite{bauer2009segmentation}{8}
 \bibcite{bertaux2004speckle}{9}
 \bibcite{arora1998approximation}{7}
 \bibcite{bauer2009segmentation}{8}
 \bibcite{bertaux2004speckle}{9}

-\bibcite{BlellochTR90}{10}
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-\bibcite{BuadesCM06}{14}
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+\bibcite{5767240}{10}
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+\bibcite{boykov2004experimental}{12}
+\bibcite{bresenham1965algorithm}{13}
+\bibcite{1467423}{14}
+\bibcite{BuadesCM06}{15}
+\bibcite{Caselles99topographicmaps}{16}
+\bibcite{caselles97}{17}
+\bibcite{5459410}{18}
+\bibcite{cates2004gist}{19}
+\bibcite{chandran2009computational}{20}
+\bibcite{che2008performance}{21}
+\bibcite{chen09}{22}
+\bibcite{1093941}{23}
+\bibcite{cheng1995mean}{24}
+\bibcite{cherkassky1997implementing}{25}
+\bibcite{ChesnaudRB99}{26}
+\bibcite{cohen1993surface}{27}
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+\bibcite{ford1955simple}{39}
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+\bibcite{snakegvf06}{46}
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+\bibcite{zheng2012fast}{112}

 \citation{CUDAPG}
 \citation{CUDAPG}
 \citation{zheng2011performance}
 \citation{CUDAPG}
 \citation{CUDAPG}
 \citation{zheng2011performance}


@@ -873,3 +883,4 @@
 \citation{snakegvf06}
 \citation{martin2001database}
 \citation{wong2010demystifying}
 \citation{snakegvf06}
 \citation{martin2001database}
 \citation{wong2010demystifying}

+\citation{GallandBR03}

diff --git a/THESE/these.bbl b/THESE/these.bbl
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--- a/THESE/these.bbl
+++ b/THESE/these.bbl
@@ -13,7 +13,7 @@ David Adalsteinsson and James Sethian.
 \newblock PhD thesis, University of California, 1994.
 
 \bibitem{agarwal2002exact}
 \newblock PhD thesis, University of California, 1994.
 
 \bibitem{agarwal2002exact}

-Pankaj~K Agarwal and Cecilia~Magdalena Procopiuc.
+Pankaj~K. Agarwal and Cecilia~Magdalena Procopiuc.

 \newblock Exact and approximation algorithms for clustering.
 \newblock {\em Algorithmica}, 33(2):201--226, 2002.
 
 \newblock Exact and approximation algorithms for clustering.
 \newblock {\em Algorithmica}, 33(2):201--226, 2002.
 


@@ -47,6 +47,12 @@ Nicolas Bertaux, Yann Frauel, Philippe R{\'e}fr{\'e}gier, and Bahram Javidi.
   gray-level regularization.
 \newblock {\em JOSA A}, 21(12):2283--2291, 2004.
 
   gray-level regularization.
 \newblock {\em JOSA A}, 21(12):2283--2291, 2004.
 

+\bibitem{5767240}
+Nicolas Bertaux, F{\'e}d{\'e}ric Galland, and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier.
+\newblock Multi-initialisation segmentation with non-parametric minimum
+  description length snake.
+\newblock {\em Electronics Letters}, 47(10):594--595, 2011.
+

 \bibitem{BlellochTR90}
 Guy~E. Blelloch.
 \newblock Prefix sums and their applications.
 \bibitem{BlellochTR90}
 Guy~E. Blelloch.
 \newblock Prefix sums and their applications.


@@ -94,13 +100,13 @@ Bryan Catanzaro, Bor-Yiing Su, N.~Sundaram, Yunsup Lee, Mark Murphy, and
   pages 2381--2388, 2009.
 
 \bibitem{cates2004gist}
   pages 2381--2388, 2009.
 
 \bibitem{cates2004gist}

-Joshua~E Cates, Aaron~E Lefohn, and Ross~T Whitaker.
+Joshua~E. Cates, Aaron~E. Lefohn, and Ross~T. Whitaker.

 \newblock Gist: an interactive, gpu-based level set segmentation tool for 3d
   medical images.
 \newblock {\em Medical Image Analysis}, 8(3):217--231, 2004.
 
 \bibitem{chandran2009computational}
 \newblock Gist: an interactive, gpu-based level set segmentation tool for 3d
   medical images.
 \newblock {\em Medical Image Analysis}, 8(3):217--231, 2004.
 
 \bibitem{chandran2009computational}

-Bala~G Chandran and Dorit~S Hochbaum.
+Bala~G. Chandran and Dorit~S. Hochbaum.

 \newblock A computational study of the pseudoflow and push-relabel algorithms
   for the maximum flow problem.
 \newblock {\em Operations research}, 57(2):358--376, 2009.
 \newblock A computational study of the pseudoflow and push-relabel algorithms
   for the maximum flow problem.
 \newblock {\em Operations research}, 57(2):358--376, 2009.


@@ -131,7 +137,7 @@ Yizong Cheng.
   on}, 17(8):790--799, 1995.
 
 \bibitem{cherkassky1997implementing}
   on}, 17(8):790--799, 1995.
 
 \bibitem{cherkassky1997implementing}

-Boris~V Cherkassky and Andrew~V Goldberg.
+Boris~V. Cherkassky and Andrew~V. Goldberg.

 \newblock On implementing the push—relabel method for the maximum flow
   problem.
 \newblock {\em Algorithmica}, 19(4):390--410, 1997.
 \newblock On implementing the push—relabel method for the maximum flow
   problem.
 \newblock {\em Algorithmica}, 19(4):390--410, 1997.


@@ -144,7 +150,7 @@ Christophe Chesnaud, Philippe R{\'e}fr{\'e}gier, and Vlady Boulet.
   1999.
 
 \bibitem{cohen1993surface}
   1999.
 
 \bibitem{cohen1993surface}

-Laurent~D Cohen, Eric Bardinet, Nicholas Ayache, et~al.
+Laurent~D. Cohen, Eric Bardinet, Nicholas Ayache, et~al.

 \newblock Surface reconstruction using active contour models.
 \newblock 1993.
 
 \newblock Surface reconstruction using active contour models.
 \newblock 1993.
 


@@ -161,7 +167,7 @@ Dorin Comaniciu and Peter Meer.
   on}, 24(5):603--619, 2002.
 
 \bibitem{cutrona1990synthetic}
   on}, 24(5):603--619, 2002.
 
 \bibitem{cutrona1990synthetic}

-LJ~Cutrona.
+L.J. Cutrona.

 \newblock Synthetic aperture radar.
 \newblock {\em Radar Handbook, second edition, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New
   York}, 1990.
 \newblock Synthetic aperture radar.
 \newblock {\em Radar Handbook, second edition, ed. M. Skolnik, McGraw-Hill, New
   York}, 1990.


@@ -199,7 +205,7 @@ Michael Elad and Michal Aharon.
   2006.
 
 \bibitem{felzenszwalb2004efficient}
   2006.
 
 \bibitem{felzenszwalb2004efficient}

-Pedro~F Felzenszwalb and Daniel~P Huttenlocher.
+Pedro~F. Felzenszwalb and Daniel~P. Huttenlocher.

 \newblock Efficient graph-based image segmentation.
 \newblock {\em International Journal of Computer Vision}, 59(2):167--181, 2004.
 
 \newblock Efficient graph-based image segmentation.
 \newblock {\em International Journal of Computer Vision}, 59(2):167--181, 2004.
 


@@ -209,13 +215,13 @@ Oliver Fluck, Shmuel Aharon, Daniel Cremers, and Mikael Rousson.
 \newblock In {\em ACM SIGGRAPH 2006 Research posters}, page~53. ACM, 2006.
 
 \bibitem{foley1994introduction}
 \newblock In {\em ACM SIGGRAPH 2006 Research posters}, page~53. ACM, 2006.
 
 \bibitem{foley1994introduction}

-James~D Foley, Andries Van~Dam, Steven~K Feiner, John~F Hughes, and Richard~L
-  Phillips.
+James~D. Foley, Andries Van~Dam, Steven~K. Feiner, John~F. Hughes, and
+  Richard~L. Phillips.

 \newblock {\em Introduction to computer graphics}, volume~55.
 \newblock Addison-Wesley Reading, 1994.
 
 \bibitem{ford1955simple}
 \newblock {\em Introduction to computer graphics}, volume~55.
 \newblock Addison-Wesley Reading, 1994.
 
 \bibitem{ford1955simple}

-Lester~Randolph Ford and Delbert~R Fulkerson.
+Lester~Randolph Ford and Delbert~R. Fulkerson.

 \newblock {\em A simple algorithm for finding maximal network flows and an
   application to the Hitchcock problem}.
 \newblock Rand Corporation, 1955.
 \newblock {\em A simple algorithm for finding maximal network flows and an
   application to the Hitchcock problem}.
 \newblock Rand Corporation, 1955.


@@ -238,6 +244,12 @@ Fr{\'e}d{\'e}ric Galland, Nicolas Bertaux, and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier.
   segmentation.
 \newblock {\em IEEE Transactions on Image Processing}, 12(9):995--1006, 2003.
 
   segmentation.
 \newblock {\em IEEE Transactions on Image Processing}, 12(9):995--1006, 2003.
 

+\bibitem{galland2005minimal}
+Fr{\'e}d{\'e}ric Galland and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier.
+\newblock Minimal stochastic complexity snake-based technique adapted to an
+  unknown noise model.
+\newblock {\em Optics letters}, 30(17):2239--2241, 2005.
+

 \bibitem{GermainR01}
 Olivier Germain and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier.
 \newblock Statistical active grid for segmentation refinement.
 \bibitem{GermainR01}
 Olivier Germain and Philippe R{\'e}fr{\'e}gier.
 \newblock Statistical active grid for segmentation refinement.


@@ -263,13 +275,13 @@ Zhiyu He and Falko Kuester.
   pages 191--201. Springer Berlin Heidelberg, 2006.
 
 \bibitem{healey1994radiometric}
   pages 191--201. Springer Berlin Heidelberg, 2006.
 
 \bibitem{healey1994radiometric}

-Glenn~E Healey and Raghava Kondepudy.
+Glenn~E. Healey and Raghava Kondepudy.

 \newblock Radiometric ccd camera calibration and noise estimation.
 \newblock {\em Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions
   on}, 16(3):267--276, 1994.
 
 \bibitem{hochbaum2013simplifications}
 \newblock Radiometric ccd camera calibration and noise estimation.
 \newblock {\em Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions
   on}, 16(3):267--276, 1994.
 
 \bibitem{hochbaum2013simplifications}

-Dorit~S Hochbaum and James~B Orlin.
+Dorit~S. Hochbaum and James~B. Orlin.

 \newblock Simplifications and speedups of the pseudoflow algorithm.
 \newblock {\em Networks}, 61(1):40--57, 2013.
 
 \newblock Simplifications and speedups of the pseudoflow algorithm.
 \newblock {\em Networks}, 61(1):40--57, 2013.
 


@@ -323,20 +335,20 @@ Pushmeet Kohli and Philip~HS Torr.
   on}, 29(12):2079--2088, 2007.
 
 \bibitem{lefohn2003inter}
   on}, 29(12):2079--2088, 2007.
 
 \bibitem{lefohn2003inter}

-Aaron~E Lefohn, Joshua~E Cates, and Ross~T Whitaker.
+Aaron~E. Lefohn, Joshua~E. Cates, and Ross~T. Whitaker.

 \newblock Interactive, gpu-based level sets for 3d segmentation.
 \newblock In {\em Medical Image Computing and Computer-Assisted
   Intervention-MICCAI 2003}, pages 564--572. Springer, 2003.
 
 \bibitem{lefohn2003interactive}
 \newblock Interactive, gpu-based level sets for 3d segmentation.
 \newblock In {\em Medical Image Computing and Computer-Assisted
   Intervention-MICCAI 2003}, pages 564--572. Springer, 2003.
 
 \bibitem{lefohn2003interactive}

-Aaron~E Lefohn, Joe~M Kniss, Charles~D Hansen, and Ross~T Whitaker.
+Aaron~E. Lefohn, Joe~M. Kniss, Charles~D. Hansen, and Ross~T. Whitaker.

 \newblock Interactive deformation and visualization of level set surfaces using
   graphics hardware.
 \newblock In {\em Proceedings of the 14th IEEE Visualization 2003 (VIS'03)},
   page~11. IEEE Computer Society, 2003.
 
 \bibitem{lefohn2005streaming}
 \newblock Interactive deformation and visualization of level set surfaces using
   graphics hardware.
 \newblock In {\em Proceedings of the 14th IEEE Visualization 2003 (VIS'03)},
   page~11. IEEE Computer Society, 2003.
 
 \bibitem{lefohn2005streaming}

-Aaron~E Lefohn, Joe~M Kniss, Charles~D Hansen, and Ross~T Whitaker.
+Aaron~E. Lefohn, Joe~M. Kniss, Charles~D. Hansen, and Ross~T. Whitaker.

 \newblock A streaming narrow-band algorithm: interactive computation and
   visualization of level sets.
 \newblock In {\em ACM SIGGRAPH 2005 Courses}, page 243. ACM, 2005.
 \newblock A streaming narrow-band algorithm: interactive computation and
   visualization of level sets.
 \newblock In {\em ACM SIGGRAPH 2005 Courses}, page 243. ACM, 2005.


@@ -394,7 +406,7 @@ NVIDIA Corporation.
 \newblock {\em NVIDIA CUDA C Programming Guide v4.2}, 7 2012.
 
 \bibitem{osher1988fronts}
 \newblock {\em NVIDIA CUDA C Programming Guide v4.2}, 7 2012.
 
 \bibitem{osher1988fronts}

-Stanley Osher and James~A Sethian.
+Stanley Osher and James~A. Sethian.

 \newblock Fronts propagating with curvature-dependent speed: algorithms based
   on hamilton-jacobi formulations.
 \newblock {\em Journal of computational physics}, 79(1):12--49, 1988.
 \newblock Fronts propagating with curvature-dependent speed: algorithms based
   on hamilton-jacobi formulations.
 \newblock {\em Journal of computational physics}, 79(1):12--49, 1988.


@@ -508,13 +520,13 @@ R.M. Sanchez and P.A. Rodriguez.
   International Conference on}, pages 1549 --1552, march 2012.
 
 \bibitem{sethian1996fast}
   International Conference on}, pages 1549 --1552, march 2012.
 
 \bibitem{sethian1996fast}

-James~A Sethian.
+James~A. Sethian.

 \newblock A fast marching level set method for monotonically advancing fronts.
 \newblock {\em Proceedings of the National Academy of Sciences},
   93(4):1591--1595, 1996.
 
 \bibitem{kmeansgpuopengl}
 \newblock A fast marching level set method for monotonically advancing fronts.
 \newblock {\em Proceedings of the National Academy of Sciences},
   93(4):1591--1595, 1996.
 
 \bibitem{kmeansgpuopengl}

-S.A.Arul Shalom, Manoranjan Dash, and Minh Tue.
+S.A.~Arul Shalom, Manoranjan Dash, and Minh Tue.

 \newblock Efficient k-means clustering using accelerated graphics processors.
 \newblock In Il-Yeol Song, Johann Eder, and ThoManh Nguyen, editors, {\em Data
   Warehousing and Knowledge Discovery}, volume 5182 of {\em Lecture Notes in
 \newblock Efficient k-means clustering using accelerated graphics processors.
 \newblock In Il-Yeol Song, Johann Eder, and ThoManh Nguyen, editors, {\em Data
   Warehousing and Knowledge Discovery}, volume 5182 of {\em Lecture Notes in


@@ -527,7 +539,7 @@ Jianbo Shi and Jitendra Malik.
   on}, 22(8):888--905, 2000.
 
 \bibitem{snakegvfopencl12}
   on}, 22(8):888--905, 2000.
 
 \bibitem{snakegvfopencl12}

-Erik Smistad, AnneC. Elster, and Frank Lindseth.
+Erik Smistad, Anne~C. Elster, and Frank Lindseth.

 \newblock Real-time gradient vector flow on gpus using opencl.
 \newblock {\em Journal of Real-Time Image Processing}, pages 1--8, 2012.
 
 \newblock Real-time gradient vector flow on gpus using opencl.
 \newblock {\em Journal of Real-Time Image Processing}, pages 1--8, 2012.
 


@@ -553,7 +565,7 @@ RicardoM. Sánchez and PaulA. Rodríguez.
 \newblock {\em Journal of Signal Processing Systems}, 71(3):221--235, 2013.
 
 \bibitem{theuwissen2001ccd}
 \newblock {\em Journal of Signal Processing Systems}, 71(3):221--235, 2013.
 
 \bibitem{theuwissen2001ccd}

-Albert~JP Theuwissen.
+Albert~J.P. Theuwissen.

 \newblock Ccd or cmos image sensors for consumer digital still photography?
 \newblock In {\em VLSI Technology, Systems, and Applications, 2001. Proceedings
   of Technical Papers. 2001 International Symposium on}, pages 168--171. IEEE,
 \newblock Ccd or cmos image sensors for consumer digital still photography?
 \newblock In {\em VLSI Technology, Systems, and Applications, 2001. Proceedings
   of Technical Papers. 2001 International Symposium on}, pages 168--171. IEEE,

diff --git a/THESE/these.blg b/THESE/these.blg
index 132d9d95649e3703383d81daaec502db23b69438..c4a4bac15fc2fd9e0e831dca7764e454ddc23a8a 100644 (file)
--- a/THESE/these.blg
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@@ -11,45 +11,45 @@ Warning--empty journal in cohen1993surface
 Warning--empty journal in dixit2005gpu
 Warning--can't use both volume and number fields in macqueen1967some
 Warning--can't use both volume and number fields in xiao2010efficient
 Warning--empty journal in dixit2005gpu
 Warning--can't use both volume and number fields in macqueen1967some
 Warning--can't use both volume and number fields in xiao2010efficient

-You've used 110 entries,
+You've used 112 entries,

             2118 wiz_defined-function locations,
             2118 wiz_defined-function locations,

-            1111 strings with 22750 characters,
-and the built_in function-call counts, 41591 in all, are:
-= -- 4179
-> -- 1768
+            1123 strings with 23168 characters,
+and the built_in function-call counts, 42296 in all, are:
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 < -- 60
 < -- 60

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 warning$ -- 9

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 (There were 9 warnings)
 (There were 9 warnings)

diff --git a/THESE/these.lof b/THESE/these.lof
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--- a/THESE/these.lof
+++ b/THESE/these.lof
@@ -5,96 +5,96 @@
 \contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'apr\IeC {\`e}s \cite {CUDAPG}).}}{14}{figure.2.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Nombre maximum th\IeC {\'e}orique d'op\IeC {\'e}rations en virgule flottante par seconde en fonction de l'ann\IeC {\'e}e et de l'architecture.}}}{14}{figure.2.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Bande passante th\IeC {\'e}orique maximale des diverses architectures.}}}{14}{figure.2.2}
 \contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Comparaison des performances des GPUs Nvidia et des CPU Intel (d'apr\IeC {\`e}s \cite {CUDAPG}).}}{14}{figure.2.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Nombre maximum th\IeC {\'e}orique d'op\IeC {\'e}rations en virgule flottante par seconde en fonction de l'ann\IeC {\'e}e et de l'architecture.}}}{14}{figure.2.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Bande passante th\IeC {\'e}orique maximale des diverses architectures.}}}{14}{figure.2.2}

-\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'apr\IeC {\`e}s www.hpcresearch.nl).}}{15}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Organisation en groupes de SMs }}}{15}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Constitution d'un SM.}}}{15}{figure.2.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, \IeC {\`a} 2 dimensions, qui la composent.}}{16}{figure.2.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Organisation des GPUs d'architecture Fermi, comme le C2070 (d'apr\IeC {\`e}s www.hpcresearch.nl).}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Organisation en groupes de SMs }}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Constitution d'un SM.}}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation d'une grille de calcul en 2D et des blocs de threads, \IeC {\`a} 2 dimensions, qui la composent.}}{17}{figure.2.4}

 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }

-\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilis\IeC {\'e}es pour l'illustration des propri\IeC {\'e}t\IeC {\'e}s des filtres. a) l'image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e. b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel \IeC {\`a} 25\%.}}{28}{figure.4.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Sans bruit}}}{28}{figure.4.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{28}{figure.4.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{28}{figure.4.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{29}{figure.4.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{29}{figure.4.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{29}{figure.4.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{29}{figure.4.2}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction du bruit impulsionnel par filtre m\IeC {\'e}dian.}}{29}{figure.4.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{29}{figure.4.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{29}{figure.4.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{29}{figure.4.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.4}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction de bruit gaussien par filtrage bilat\IeC {\'e}ral de voisinage 5$\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}.}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=28.0~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.29}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.39}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.5~dB MSSIM=0.38}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(g)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.29}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(h)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.37}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(i)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=25.9~dB MSSIM=0.36}}}{31}{figure.4.4}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.5}{\ignorespaces Filtrage par d\IeC {\'e}composition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inf\IeC {\'e}rieurs au seuil $T$.}}{32}{figure.4.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{32}{figure.4.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{32}{figure.4.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{32}{figure.4.5}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.6}{\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} $t$.}}{33}{figure.4.6}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=2$, PSNR=28.5~dB MSSIM=0.37}}}{33}{figure.4.6}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=5$, PSNR=28.6~dB MSSIM=0.38}}}{33}{figure.4.6}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=2$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.39}}}{33}{figure.4.6}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=5$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.40}}}{33}{figure.4.6}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.7}{\ignorespaces Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41}}{33}{figure.4.7}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.8}{\ignorespaces Performances relatives des filtres m\IeC {\'e}dians impl\IeC {\'e}ment\IeC {\'e}s sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e}s sur deux mod\IeC {\`e}les de g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rations diff\IeC {\'e}rentes.}}{34}{figure.4.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Sur GPU GTX260. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {5402362}}}}{34}{figure.4.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Sur GPU C2075. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {sanchez2013highly}}}}{34}{figure.4.8}
-\contentsline {figure}{\numberline {4.9}{\ignorespaces Illustration du pr\IeC {\'e}-chargement en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e mis 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.}}{36}{figure.4.9}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilis\IeC {\'e}es pour l'illustration des propri\IeC {\'e}t\IeC {\'e}s des filtres. (a) l'image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e. (b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. (c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel \IeC {\`a} 25\%.}}{30}{figure.4.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Sans bruit}}}{30}{figure.4.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{30}{figure.4.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{30}{figure.4.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{31}{figure.4.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{31}{figure.4.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{31}{figure.4.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{31}{figure.4.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction du bruit impulsionnel par filtre m\IeC {\'e}dian.}}{31}{figure.4.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{31}{figure.4.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{31}{figure.4.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{31}{figure.4.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.4}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction de bruit gaussien par filtrage bilat\IeC {\'e}ral de voisinage 5$\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}.}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=28.0~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.29}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.39}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.5~dB MSSIM=0.38}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(g)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.29}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(h)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.37}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(i)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=25.9~dB MSSIM=0.36}}}{33}{figure.4.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.5}{\ignorespaces Filtrage par d\IeC {\'e}composition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inf\IeC {\'e}rieurs au seuil $T$.}}{34}{figure.4.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{34}{figure.4.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{34}{figure.4.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{34}{figure.4.5}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.6}{\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} $t$.}}{35}{figure.4.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=2$, PSNR=28.5~dB MSSIM=0.37}}}{35}{figure.4.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=5$, PSNR=28.6~dB MSSIM=0.38}}}{35}{figure.4.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=2$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.39}}}{35}{figure.4.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=5$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.40}}}{35}{figure.4.6}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.7}{\ignorespaces Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41}}{35}{figure.4.7}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.8}{\ignorespaces Performances relatives des filtres m\IeC {\'e}dians impl\IeC {\'e}ment\IeC {\'e}s sur GPU dans libJacket/ArrayFire, PCMF et BVM et ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e}s sur deux mod\IeC {\`e}les de g\IeC {\'e}n\IeC {\'e}rations diff\IeC {\'e}rentes.}}{37}{figure.4.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Sur GPU GTX260. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {5402362}}}}{37}{figure.4.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Sur GPU C2075. Courbe tir\IeC {\'e}e de \cite {sanchez2013highly}}}}{37}{figure.4.8}
+\contentsline {figure}{\numberline {4.9}{\ignorespaces Illustration du pr\IeC {\'e}-chargement en m\IeC {\'e}moire partag\IeC {\'e}e mis 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.}}{38}{figure.4.9}

 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }

-\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\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.}}{41}{figure.5.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{41}{figure.5.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{41}{figure.5.1}
-\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.}}}{41}{figure.5.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{41}{figure.5.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{41}{figure.5.1}
-\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.}}}{41}{figure.5.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\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.}}{43}{figure.5.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{43}{figure.5.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{43}{figure.5.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{43}{figure.5.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{43}{figure.5.2}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\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.}}{44}{figure.5.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{44}{figure.5.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{44}{figure.5.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{44}{figure.5.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{44}{figure.5.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\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.}}{44}{figure.5.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{44}{figure.5.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{44}{figure.5.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{44}{figure.5.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{44}{figure.5.4}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.5}{\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}lasticit\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. }}{46}{figure.5.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et suivant chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{46}{figure.5.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{46}{figure.5.5}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{46}{figure.5.5}
-\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.}}}{46}{figure.5.5}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du nombre de pixels actifs pour les it\IeC {\'e}rations successives de l'impl\IeC {\'e}mentation de l'algorithme push-relabel de \cite {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs apr\IeC {\`e}s chaque it\IeC {\'e}ration, en blanc.}}{49}{figure.5.6}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.7}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'impl\IeC {\'e}mentation GPU quick-shift de \cite {fulkerson2012really}.}}{51}{figure.5.7}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{51}{figure.5.7}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =2$}}}{51}{figure.5.7}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =10$}}}{51}{figure.5.7}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$\tau =20$ et $\sigma =10$}}}{51}{figure.5.7}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.8}{\ignorespaces Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e}es par \textit {mean-shift} standard et par le \textit {mean-shift kd tree} de \cite {xiao2010efficient}.}}{51}{figure.5.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{51}{figure.5.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift standard}}}{51}{figure.5.8}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift kd-tree}}}{51}{figure.5.8}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.9}{\ignorespaces Segmentation d'images issues d'examens IRM par la m\IeC {\'e}thode des level set \IeC {\`a} bande \IeC {\'e}troite.}}{53}{figure.5.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cerveau 256$\times $256$\times $256 en 7~s}}}{53}{figure.5.9}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Reins et aorte, 256$\times $256$\times $272 en 16~s}}}{53}{figure.5.9}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image d'\IeC {\'e}paule en 1024$^2$ pixels issue d'un examen IRM par l'impl\IeC {\'e}mentation du snake GVF de \cite {snakegvf06}. Le contour est repr\IeC {\'e}sent\IeC {\'e} en rouge et le contour final est obtenu en 11~s. Le trac\IeC {\'e} initial du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{53}{figure.5.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour initial}}}{53}{figure.5.10}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Contour final}}}{53}{figure.5.10}
-\contentsline {figure}{\numberline {5.11}{\ignorespaces Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite {martin2001database}}}{55}{figure.5.11}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\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.}}{43}{figure.5.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et la peluche (la cible)}}}{43}{figure.5.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{43}{figure.5.1}
+\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.}}}{43}{figure.5.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{43}{figure.5.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{43}{figure.5.1}
+\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.}}}{43}{figure.5.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\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.}}{45}{figure.5.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{45}{figure.5.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{45}{figure.5.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{45}{figure.5.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{45}{figure.5.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $K$ 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.}}{46}{figure.5.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$K = 2$}}}{46}{figure.5.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$K = 3$}}}{46}{figure.5.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$K = 4$}}}{46}{figure.5.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$K = 5$}}}{46}{figure.5.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\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 $K$ 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.}}{47}{figure.5.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow K = 2$}}}{47}{figure.5.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow K = 3$}}}{47}{figure.5.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow K = 4$}}}{47}{figure.5.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow K = 5$}}}{47}{figure.5.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.5}{\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}lasticit\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. }}{48}{figure.5.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et suivant chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{48}{figure.5.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{48}{figure.5.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{48}{figure.5.5}
+\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.}}}{48}{figure.5.5}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du nombre de pixels actifs pour les it\IeC {\'e}rations successives de l'impl\IeC {\'e}mentation de l'algorithme push-relabel de \cite {graphcutscuda}. Les petites images montrent la localisation des pixels actifs apr\IeC {\`e}s chaque it\IeC {\'e}ration, en blanc.}}{51}{figure.5.6}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.7}{\ignorespaces Segmentation d'une image couleur de 512$\times $512 pixels par l'impl\IeC {\'e}mentation GPU quick-shift de \cite {fulkerson2012really}.}}{53}{figure.5.7}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{53}{figure.5.7}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =2$}}}{53}{figure.5.7}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$\tau =10$ et $\sigma =10$}}}{53}{figure.5.7}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$\tau =20$ et $\sigma =10$}}}{53}{figure.5.7}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.8}{\ignorespaces Comparaison des segmentations d'une image couleur de 2256$\times $3008 pixels r\IeC {\'e}alis\IeC {\'e}es par \textit {mean-shift} standard et par le \textit {mean-shift kd tree} de \cite {xiao2010efficient}.}}{53}{figure.5.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image originale}}}{53}{figure.5.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift standard}}}{53}{figure.5.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image segment\IeC {\'e}e par mean-shift kd-tree}}}{53}{figure.5.8}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.9}{\ignorespaces Segmentation d'images issues d'examens IRM par la m\IeC {\'e}thode des level set \IeC {\`a} bande \IeC {\'e}troite.}}{55}{figure.5.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Cerveau 256$\times $256$\times $256 en 7~s}}}{55}{figure.5.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Reins et aorte, 256$\times $256$\times $272 en 16~s}}}{55}{figure.5.9}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image d'\IeC {\'e}paule en 1024$\times $1024 pixels issue d'un examen IRM par l'impl\IeC {\'e}mentation du snake GVF de \cite {snakegvf06}. Le contour est repr\IeC {\'e}sent\IeC {\'e} en rouge et son \IeC {\'e}tat final est obtenu en 11~s. Le trac\IeC {\'e} initial du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{55}{figure.5.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour initial}}}{55}{figure.5.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Contour final}}}{55}{figure.5.10}
+\contentsline {figure}{\numberline {5.11}{\ignorespaces Extraction de contour par la version GPU de l'algorithme gPb. Les images sont issues de la base BSDS \cite {martin2001database}}}{57}{figure.5.11}

 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }

-\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces \IeC {\`A} gauche : d\IeC {\'e}termination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. \IeC {\`A} droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine \IeC {\'e}tant suppos\IeC {\'e}e au pixel central, en noir. }}{62}{figure.6.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$^2$ pixels. La convergence est obtenue \IeC {\`a} l'it\IeC {\'e}ration 14 apr\IeC {\`e}s 44~ms pour un total de 256 n\oe uds.}}{66}{figure.6.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces \IeC {\`A} gauche : d\IeC {\'e}termination des vecteurs $f_{in}$ et $f_{out}$. \IeC {\`A} droite : code de Freeman d'un vecteur en fonction de sa direction, l'origine \IeC {\'e}tant suppos\IeC {\'e}e au pixel central, en noir. }}{63}{figure.6.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du contour lors de la segmentation d'une image de 512$\times $512 pixels. La convergence est obtenue \IeC {\`a} l'it\IeC {\'e}ration 14 apr\IeC {\`e}s 44~ms pour un total de 256 n\oe uds.}}{66}{figure.6.2}

 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Initialisation : 4 n\oe uds}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 1 : 8 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 2 : 16 n\oe uds 1~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Initialisation : 4 n\oe uds}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 1 : 8 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 2 : 16 n\oe uds 1~ms}}}{66}{figure.6.2}


@@ -103,34 +103,34 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 10 : 244 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(g)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 13 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(h)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 14 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 10 : 244 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(g)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 13 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(h)}{\ignorespaces {It\IeC {\'e}ration 14 : 256 n\oe uds 3~ms}}}{66}{figure.6.2}

-\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}.}}{66}{figure.6.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Initialisation 2 }}}{66}{figure.6.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Contour final 2 : 273 n\oe uds 87~ms}}}{66}{figure.6.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Contour final 1 : 256 n\oe uds 44~ms}}}{66}{figure.6.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{67}{figure.6.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$d_{max}=16$ et $l_{min}=8$, 1246 n\oe uds en 1.3~s}}}{67}{figure.6.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$d_{max}=128$ et $l_{min}=32$, 447 n\oe uds en 0.7~s}}}{67}{figure.6.4}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilis\IeC {\'e} \IeC {\`a} la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{67}{figure.6.5}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du co\IeC {\^u}t relatif des trois fonctions les plus consommatrices en temps de calcul en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter.}}{68}{figure.6.6}
-\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Calcul des images cumul\IeC {\'e}es $S_x$ et $S_x^2$ en trois \IeC {\'e}tapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et m\IeC {\'e}morisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles \IeC {\`a} chaque \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment des blocs cumul\IeC {\'e}s.}}{70}{figure.6.7}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e} par chaque bloc de la grille de calcul.}}}{70}{figure.6.7}
-\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()}.}}}{70}{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()}.}}}{70}{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.}}{72}{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.}}{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 {6.3}{\ignorespaces Influence du contour initial sur la segmentation. Le contour final 1 est celui de la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}.}}{67}{figure.6.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Initialisation 2 }}}{67}{figure.6.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Contour final 2 : 273 n\oe uds 87~ms}}}{67}{figure.6.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Contour final 1 : 256 n\oe uds 44~ms}}}{67}{figure.6.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{68}{figure.6.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$d_{max}=16$ et $l_{min}=8$, 1246 n\oe uds en 1.3~s}}}{68}{figure.6.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$d_{max}=128$ et $l_{min}=32$, 447 n\oe uds en 0.7~s}}}{68}{figure.6.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Segmentation de l'image de test en 4000$\times $4000 pixels avec une cible de petite taille. Le contour initial est la transcription de celui utilis\IeC {\'e} \IeC {\`a} la figure \ref {fig-snakecpu-cochon512}. Le trac\IeC {\'e} du contour a \IeC {\'e}t\IeC {\'e} artificiellement \IeC {\'e}paissi pour le rendre visible \IeC {\`a} l'\IeC {\'e}chelle de l'impression.}}{68}{figure.6.5}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \IeC {\'E}volution du co\IeC {\^u}t relatif des trois fonctions les plus consommatrices en temps de calcul en fonction de la taille de l'image \IeC {\`a} traiter.}}{69}{figure.6.6}
+\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Calcul des images cumul\IeC {\'e}es $S_I$ et $S_{I^2}$ en trois \IeC {\'e}tapes successives. a) cumul partiel bloc par bloc et m\IeC {\'e}morisation de la somme de chaque bloc. b) cumul sur le vecteur des sommes partielles. c) ajout des sommes partielles \IeC {\`a} chaque \IeC {\'e}l\IeC {\'e}ment des blocs cumul\IeC {\'e}s.}}{71}{figure.6.7}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}tail des op\IeC {\'e}rations effectu\IeC {\'e}es par le \textit {kernel} \texttt {compute\_block\_prefixes()}. La valeur $bs$ correspond au nombre de pixels de chaque bloc, qui est aussi le nombre de threads ex\IeC {\'e}cut\IeC {\'e} par chaque bloc de la grille de calcul.}}}{71}{figure.6.7}
+\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()}.}}}{71}{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()}.}}}{71}{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.}}{73}{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.}}{74}{figure.6.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Contour de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence.}}}{74}{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}.}}}{74}{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}.}}}{74}{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}.}}}{74}{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}.}}}{74}{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}.}}}{74}{figure.6.9}

 \contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{75}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{75}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{75}{figure.6.10}
 \contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces D\IeC {\'e}termination des coefficients $C(i,j)$ des pixels du contour.}}{75}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Quadrants 1 et 4}}}{75}{figure.6.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Quadrants 2 et 3}}}{75}{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}. }}{76}{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 {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}
+\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}. }}{77}{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.}}{78}{figure.6.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $j_L$ et $j_H$.}}}{78}{figure.6.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {D\IeC {\'e}termination de $i_L$ et $i_H$.}}}{78}{figure.6.12}

 \addvspace {10\p@ }
 \contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tail des motifs et de leur repr\IeC {\'e}sentation interne, pour la taille $a=5$. }}{82}{figure.7.1}
 \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.}}}{82}{figure.7.1}
 \addvspace {10\p@ }
 \contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces D\IeC {\'e}tail des motifs et de leur repr\IeC {\'e}sentation interne, pour la taille $a=5$. }}{82}{figure.7.1}
 \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.}}}{82}{figure.7.1}


@@ -187,7 +187,7 @@
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{93}{figure.7.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{93}{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.}}{94}{figure.7.11}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}es par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }1$}}}{93}{figure.7.10}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Directions d\IeC {\'e}termin\IeC {\'e}e par le PI-PD pour le tirage $n^{\circ }2$}}}{93}{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.}}{94}{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.}}{94}{figure.7.12}
+\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.}}{94}{figure.7.12}

 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{94}{figure.7.12}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{94}{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.}}{95}{figure.7.13}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image bruit\IeC {\'e}e}}}{94}{figure.7.12}
 \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Classification des pixels. }}}{94}{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.}}{95}{figure.7.13}

diff --git a/THESE/these.log b/THESE/these.log
index 29ef7a484307fd9231e9337e7a0c761419c59591..0abc99266f2b8cfd3ab8613464ae68496cb629d9 100644 (file)
--- a/THESE/these.log
+++ b/THESE/these.log
@@ -1,4 +1,4 @@
-This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=pdflatex 2012.12.6)  19 DEC 2013 15:18
+This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=pdflatex 2012.12.6)  8 JAN 2014 17:29

 entering extended mode
  %&-line parsing enabled.
 **these.tex
 entering extended mode
  %&-line parsing enabled.
 **these.tex


@@ -1194,7 +1194,7 @@ LaTeX Info: Redefining \Ref on input line 131.
 pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi
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  found PDF version <1.5>, but at most version <1.4> allowed
 pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi
 ons/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-frontpage.pdf): PDF inclusion:
  found PDF version <1.5>, but at most version <1.4> allowed

-<spimufcphdthesis-frontpage.pdf, id=347, 597.50829pt x 845.0471pt>
+<spimufcphdthesis-frontpage.pdf, id=355, 597.50829pt x 845.0471pt>

 File: spimufcphdthesis-frontpage.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-frontpage.pdf> [1
 File: spimufcphdthesis-frontpage.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-frontpage.pdf> [1


@@ -1205,7 +1205,7 @@ File: spimufcphdthesis-frontpage.pdf Graphic file (type pdf)
 e.pdf>] [2
 
 ]
 e.pdf>] [2
 
 ]

-<spimufcphdthesis-p3-head.pdf, id=395, 598.235pt x 285.065pt>
+<spimufcphdthesis-p3-head.pdf, id=403, 598.235pt x 285.065pt>

 File: spimufcphdthesis-p3-head.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-p3-head.pdf>
 File: spimufcphdthesis-p3-head.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-p3-head.pdf>


@@ -1237,66 +1237,63 @@ Package Fancyhdr Warning: \headheight is too small (12.0pt):
  We now make it that large for the rest of the document.
  This may cause the page layout to be inconsistent, however.
 
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-[5]
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-
- [6]
-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 74
+[5] [6]
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 76

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-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 75
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 77

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[]
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  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 76
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 78

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-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 77
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 79

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  [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 78
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 80

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[]
  []
 
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[]
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-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 79
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 81

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  [][]\T1/phv/m/n/10.95 109[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 80
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 82

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[]
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  [][]\T1/phv/m/n/10.95 111[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 82
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 84

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[]
  []
 
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 83
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 85

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[]
  []
 
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 113[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 84
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 86

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[]
  []
 
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 115[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 85
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 87

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 119[]
  []
 
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 119[]
  []
 
 

-Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 86
+Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 88

  [][]\T1/phv/m/n/10.95 124[]
  []
 
  [][]\T1/phv/m/n/10.95 124[]
  []
 


@@ -1328,67 +1325,64 @@ LaTeX Font Warning: Font shape `TS1/phv/m/sc' undefined
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 (./Chapters/chapter1b/chapter1b.tex
 (Font)              for symbol `textregistered' on input line 141.
 
 (./Chapters/chapter1b/chapter1b.tex

-<Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png, id=567, 688.82344pt x 254.45062pt>
+<Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png, id=577, 688.82344pt x 254.45062pt>

 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png> [13 <./Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.
 png (PNG copy)>]
 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.png> [13 <./Chapters/chapter1b/img/gpucpu1.
 png (PNG copy)>]

-<Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png, id=579, 465.23813pt x 346.29375pt>
+<Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png, id=589, 465.23813pt x 346.29375pt>

 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png>
 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png>

-<Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png, id=580, 478.03593pt x 398.23781pt>
+<Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png, id=590, 478.03593pt x 398.23781pt>

 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png Graphic file (type png)
 
 File: Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png Graphic file (type png)
 

-<use Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png>
-<Chapters/chapter1b/img/fermi.png, id=584, 104.0688pt x 70.8246pt>
+<use Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png> [14 <./Chapters/chapter1b/img/gpucpu2
+a.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter1b/img/gpucpu2b.png (PNG copy)>]
+<Chapters/chapter1b/img/fermi.png, id=600, 104.0688pt x 70.8246pt>

 File: Chapters/chapter1b/img/fermi.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/fermi.png>
 File: Chapters/chapter1b/img/fermi.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/fermi.png>

-<Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png, id=585, 69.19853pt x 71.00528pt>
+<Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png, id=601, 69.19853pt x 71.00528pt>

 File: Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png>
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 File: Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter1b/img/fermi-sm.png>
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 

-[14 <./Chapters/chapter1b/img/gpucpu2a.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter1b/im
-g/gpucpu2b.png (PNG copy)>]
-
-LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
+[15] <Chapters/chapter1b/img/threads.png, id=614, 380.17032pt x 441.90094pt>
+File: Chapters/chapter1b/img/threads.png Graphic file (type png)

 
 

+<use Chapters/chapter1b/img/threads.png>

 
 

-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.

 
 

- [15 <./Chapters/chapter1b/img/fermi.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter1b/img/
-fermi-sm.png (PNG copy)>]
-<Chapters/chapter1b/img/threads.png, id=606, 380.17032pt x 441.90094pt>
-File: Chapters/chapter1b/img/threads.png Graphic file (type png)

 
 

-<use Chapters/chapter1b/img/threads.png>
-Underfull \vbox (badness 2495) has occurred while \output is active []
+Underfull \vbox (badness 1033) has occurred while \output is active []

 
 

- [16 <./Chapters/chapter1b/img/threads.png (PNG copy)>]) [17] [18
+ [16 <./Chapters/chapter1b/img/fermi.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter1b/img/
+fermi-sm.png (PNG copy)>] [17 <./Chapters/chapter1b/img/threads.png (PNG copy)>
+] [18])
+[19] [20

 
 

-] [19] [20]
-(./Chapters/chapter2/chapter2.tex) [21] [22
+] [21] [22] (./Chapters/chapter2/chapter2.tex) [23] [24

 
 ]
 Chapitre 3.
 (./Chapters/chapter2/chapter2b.tex
 LaTeX Font Info:    Try loading font information for U+bbold on input line 2.
 
 
 ]
 Chapitre 3.
 (./Chapters/chapter2/chapter2b.tex
 LaTeX Font Info:    Try loading font information for U+bbold on input line 2.
 

-(/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/bbold/Ubbold.fd) [23] [24]) [25] [26
+(/usr/share/texmf-texlive/tex/latex/bbold/Ubbold.fd) [25] [26]) [27] [28

 
 ]
 Chapitre 4.
 (./Chapters/chapter2/chapter2c.tex
 
 ]
 Chapitre 4.
 (./Chapters/chapter2/chapter2c.tex

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png, id=681, 256.96pt x 25
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png, id=706, 256.96pt x 25

 6.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png Graphic file (typ
 e png)
  <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png>
 6.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png Graphic file (typ
 e png)
  <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png>

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png, id=682, 256.9
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png, id=707, 256.9

 6pt x 256.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png Graphic f
 ile (type png)
 6pt x 256.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png Graphic f
 ile (type png)


@@ -1404,7 +1398,7 @@ Underfull \hbox (badness 1997) in paragraph at lines 15--15
  []
 
 
  []
 
 

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png, id=683, 256.96p
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png, id=708, 256.96p

 t x 256.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png Graphic fil
 e (type png)
 t x 256.96pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png Graphic fil
 e (type png)


@@ -1422,9 +1416,9 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 16--16
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 

- [27]
+ [29]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.png, id
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.png, id

-=692, 256.96pt x 256.96pt>
+=717, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.pn
 g Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.pn
 g Graphic file (type png)
 


@@ -1436,7 +1430,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 37--37
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy5.png, id
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy5.png, id

-=693, 256.96pt x 256.96pt>
+=718, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy5.pn
 g Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy5.pn
 g Graphic file (type png)
 


@@ -1447,8 +1441,8 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 38--38
  []
 
 
  []
 
 

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_g3.png, id=6
-94, 256.96pt x 256.96pt>
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_g3.png, id=7
+19, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_g3.png 
 Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_g3.png 
 Graphic file (type png)
 


@@ -1459,61 +1453,61 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 39--39
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png, id=
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png, id=

-699, 256.96pt x 256.96pt>
+724, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png>
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3.png>
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--54
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--55

 []\T1/phv/m/n/9 (a) Mé-dian 3$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 3 une
  []
 
 
 []\T1/phv/m/n/9 (a) Mé-dian 3$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 3 une
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--54
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--55

 \T1/phv/m/n/9 passe, PSNR=26.4 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.png, i
 \T1/phv/m/n/9 passe, PSNR=26.4 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.png, i

-d=700, 256.96pt x 256.96pt>
+d=725, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.p
 ng Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.pn
 g>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.p
 ng Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med3x2.pn
 g>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--55
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--56

 []\T1/phv/m/n/9 (b) Mé-dian 3$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 3 deux
  []
 
 
 []\T1/phv/m/n/9 (b) Mé-dian 3$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 3 deux
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--55
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--56

 \T1/phv/m/n/9 passes, PSNR=34.4 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png, id=
 \T1/phv/m/n/9 passes, PSNR=34.4 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png, id=

-701, 256.96pt x 256.96pt>
+726, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png>
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png>
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--56
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 57--57

 []\T1/phv/m/n/9 (c) Mé-dian 5$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 5 une
  []
 
 
 []\T1/phv/m/n/9 (c) Mé-dian 5$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 5 une
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--56
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 57--57

 \T1/phv/m/n/9 passe, PSNR=35.1 dB
  []
 
 \T1/phv/m/n/9 passe, PSNR=35.1 dB
  []
 

-[28 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png (PNG copy)> </home
+[30 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256.png (PNG copy)> </home

 /zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png (PNG copy)> </home/z
 ulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png (PNG copy)>]
 /zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_gauss25.png (PNG copy)> </home/z
 ulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/ny256_sap25.png (PNG copy)>]

-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+Underfull \vbox (badness 4846) has occurred while \output is active []

 
 

- [29 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.pn
+ [31 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss25_moy3.pn

 g (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss2
 5_moy5.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny2
 56_gauss25_g3.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/me
 g (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny256_gauss2
 5_moy5.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/convo/ny2
 56_gauss25_g3.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/me


@@ -1521,122 +1515,122 @@ dian/ny256_sap25_med3.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/
 codes/median/ny256_sap25_med3x2.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gil
 les/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01.png,
 codes/median/ny256_sap25_med3x2.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gil
 les/THESE/codes/median/ny256_sap25_med5.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01.png,

- id=729, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=755, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_01.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 71--71
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 72--72

 []\T1/phv/m/n/9 (a) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05.png,
 []\T1/phv/m/n/9 (a) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05.png,

- id=730, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=756, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_05.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 72--72
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 73--73

 []\T1/phv/m/n/9 (b) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.png, 
 []\T1/phv/m/n/9 (b) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.png, 

-id=731, 256.96pt x 256.96pt>
+id=757, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.p
 ng>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.p
 ng>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 73--73
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 74--74

 []\T1/phv/m/n/9 (c) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01.png,
 []\T1/phv/m/n/9 (c) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 1\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01.png,

- id=732, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=758, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_01.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 74--74
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 75--75

 []\T1/phv/m/n/9 (d) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05.png,
 []\T1/phv/m/n/9 (d) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05.png,

- id=733, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=759, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 75--75
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 76--76

 []\T1/phv/m/n/9 (e) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.png, 
 []\T1/phv/m/n/9 (e) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.png, 

-id=734, 256.96pt x 256.96pt>
+id=760, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.p
 ng>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_1.p
 ng>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 76--76
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--77

 []\T1/phv/m/n/9 (f) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01.png,
 []\T1/phv/m/n/9 (f) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 2\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01.png,

- id=735, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=761, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_01.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--77
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 78--78

 []\T1/phv/m/n/9 (g) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05.png,
 []\T1/phv/m/n/9 (g) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05.png,

- id=736, 256.96pt x 256.96pt>
+ id=762, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_05.
 png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 78--78
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 79--79

 []\T1/phv/m/n/9 (h) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.png, 
 []\T1/phv/m/n/9 (h) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.png, 

-id=737, 256.96pt x 256.96pt>
+id=763, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.p
 ng>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_5_1.p
 ng>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 79--79
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 80--80

 []\T1/phv/m/n/9 (i) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 
 []\T1/phv/m/n/9 (i) $\OML/txmi/m/it/9 ^^[[] \OT1/txr/m/n/9 = 5\OML/txmi/m/it/9 
 :\OT1/txr/m/n/9 0$ \T1/phv/m/n/9 et
  []
 

-[30] [31 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_
+[32] [33 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_

 1_01.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_ga
 uss25_bilat_1_05.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes
 /bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/
 1_01.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny_ga
 uss25_bilat_1_05.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes
 /bilat/ny_gauss25_bilat_1_1.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/


@@ -1648,83 +1642,83 @@ hese_gilles/THESE/codes/bilat/ny_gauss25_bilat_2_05.png (PNG copy)> </home/zulu
 at_5_05.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny
 _gauss25_bilat_5_1.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png, id
 at_5_05.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bilat/ny
 _gauss25_bilat_5_1.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png, id

-=777, 256.96pt x 256.96pt>
+=802, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.pn
 g Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png
 >
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.pn
 g Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png
 >

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png, id=7
-78, 256.96pt x 256.96pt>
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png, id=8
+03, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png 
 Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.png, id
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png 
 Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.png, id

-=779, 256.96pt x 256.96pt>
+=804, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.pn
 g Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.png
 >
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_2_25
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.pn
 g Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt70.png
 >
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_2_25

-.png, id=785, 256.96pt x 256.96pt>
+.png, id=810, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2
 _2_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_
 2_25.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2
 _2_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_
 2_25.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 114--114
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 117--117

 \T1/phv/m/n/9 PSNR=28.5 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_5_25
 \T1/phv/m/n/9 PSNR=28.5 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_5_25

-.png, id=786, 256.96pt x 256.96pt>
+.png, id=811, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2
 _5_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_
 5_25.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2
 _5_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_
 5_25.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 115--115
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 118--118

 \T1/phv/m/n/9 PSNR=28.6 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_2_25
 \T1/phv/m/n/9 PSNR=28.6 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_2_25

-.png, id=787, 256.96pt x 256.96pt>
+.png, id=812, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5
 _2_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_
 2_25.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5
 _2_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_
 2_25.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--116
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 119--119

 \T1/phv/m/n/9 PSNR=29.0 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_5_25
 \T1/phv/m/n/9 PSNR=29.0 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_5_25

-.png, id=788, 256.96pt x 256.96pt>
+.png, id=813, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5
 _5_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_
 5_25.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5
 _5_25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_
 5_25.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 117--117
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 120--120

 \T1/phv/m/n/9 PSNR=29.0 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png, id=
 \T1/phv/m/n/9 PSNR=29.0 dB
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png, id=

-789, 256.96pt x 256.96pt>
+814, 256.96pt x 256.96pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png
  Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny256_gauss25_bm3D.png>

-[32 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png
+[34 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_dwt20.png

  (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_
 dwt.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_g
  (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_gauss25_
 dwt.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/wave/ny256_g

-auss25_dwt70.png (PNG copy)>] [33 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/code
+auss25_dwt70.png (PNG copy)>] [35 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/code

 s/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_2_25.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_
 gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_5_25.png (PNG copy)> </home/zulu
 /Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_2_25.png (PNG c
 s/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_2_25.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_
 gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_2_5_25.png (PNG copy)> </home/zulu
 /Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_5_2_25.png (PNG c


@@ -1732,98 +1726,95 @@ opy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/nlmeans/ny256_gauss25_nlm_
 5_5_25.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny25
 6_gauss25_bm3D.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-median1.p
 5_5_25.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/bm3D/ny25
 6_gauss25_bm3D.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-median1.p

-ng, id=819, 319.1925pt x 240.9pt>
+ng, id=844, 319.1925pt x 240.9pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-medi
 an1.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-media
 n1.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-median2.p
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-medi
 an1.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-media
 n1.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-median2.p

-ng, id=821, 587.94656pt x 423.83344pt>
+ng, id=846, 587.94656pt x 423.83344pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-medi
 an2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-media
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-medi
 an2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/compar-media

-n2.png> [34 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/comp
-ar-median1.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/ch
-apter2/img/compar-median2.png (PNG copy)>] [35]
+n2.png> [36] [37 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img
+/compar-median1.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapte
+rs/chapter2/img/compar-median2.png (PNG copy)>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefetch_z
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefetch_z

-heng2011.png, id=851, 264.23718pt x 201.75375pt>
+heng2011.png, id=877, 264.23718pt x 201.75375pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefe
 tch_zheng2011.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefet
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefe
 tch_zheng2011.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefet

-ch_zheng2011.png>)
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+ch_zheng2011.png>
+Underfull \vbox (badness 7099) has occurred while \output is active []

 
 

- [36 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefe
-tch_zheng2011.png (PNG copy)>] [37] [38
+ [38 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/shmem_prefe
+tch_zheng2011.png (PNG copy)>]) [39] [40

 
 ]
 Chapitre 5.
 
 ]
 Chapitre 5.

-(./Chapters/chapter2/chapter2d.tex
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
-
- [39]
-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png, id=886, 255.95625
+(./Chapters/chapter2/chapter2d.tex [41]
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png, id=911, 255.95625

 pt x 255.95625pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png Graphic file 
 (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png>
 pt x 255.95625pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png Graphic file 
 (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 30--30
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 31--31

 []\T1/phv/m/n/9 (a) Image ini-tiale
  []
 
 
 []\T1/phv/m/n/9 (a) Image ini-tiale
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 30--30
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 31--31

 \T1/phv/m/n/9 com-por-tant deux
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256.
 \T1/phv/m/n/9 com-por-tant deux
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256.

-png, id=887, 289.883pt x 242.506pt>
+png, id=912, 289.883pt x 242.506pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cocho
 n256.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon
 256.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-seghis
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cocho
 n256.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon
 256.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-seghis

-to-101-255.png, id=888, 204.765pt x 204.765pt>
+to-101-255.png, id=913, 204.765pt x 204.765pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-s
 eghisto-101-255.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-se
 ghisto-101-255.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-s
 eghisto-101-255.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-se
 ghisto-101-255.png>

-</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png, id=889, 255
+</home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png, id=914, 255

 .95625pt x 255.95625pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png Graphic
  file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256-
 .95625pt x 255.95625pt>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png Graphic
  file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256-sig25.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256-

-sig25.png, id=890, 287.474pt x 240.097pt>
+sig25.png, id=915, 287.474pt x 240.097pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cocho
 n256-sig25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon
 256-sig25.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-sig25-
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cocho
 n256-sig25.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon
 256-sig25.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-sig25-

-seghisto-99-255.png, id=891, 204.765pt x 204.765pt>
+seghisto-99-255.png, id=916, 204.765pt x 204.765pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-s
 ig25-seghisto-99-255.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-si
 g25-seghisto-99-255.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-s
 ig25-seghisto-99-255.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-si
 g25-seghisto-99-255.png>

-Underfull \hbox (badness 1067) in paragraph at lines 35--35
+Underfull \hbox (badness 1067) in paragraph at lines 36--36

 []\T1/phv/m/n/9 (f) Image bi-naire re-
  []
 
 Package hyperref Info: bookmark level for unknown algocf defaults to 0 on input
 []\T1/phv/m/n/9 (f) Image bi-naire re-
  []
 
 Package hyperref Info: bookmark level for unknown algocf defaults to 0 on input

- line 43.
+ line 44.

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 LaTeX Font Info:    Font shape `T1/phv/bx/n' in size <8> not available

-(Font)              Font shape `T1/phv/b/n' tried instead on input line 45.
-[40] [41 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png (PNG copy
+(Font)              Font shape `T1/phv/b/n' tried instead on input line 46.
+[42] [43 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/cochon256.png (PNG copy

 )> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon2
 56.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogram
 me/cochon256-seghisto-101-255.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gille
 )> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon2
 56.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogram
 me/cochon256-seghisto-101-255.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gille


@@ -1832,251 +1823,249 @@ s/THESE/codes/seg_histogramme/histo-cochon256-sig25.png (PNG copy)> </home/zulu
 /Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-sig25-seghisto-99
 -255.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg.png,
 /Documents/these_gilles/THESE/codes/seg_histogramme/cochon256-sig25-seghisto-99
 -255.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg.png,

- id=927, 317.988pt x 251.339pt>
+ id=953, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg.png,
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_2seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg.png,

- id=928, 317.988pt x 251.339pt>
+ id=954, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg.png,
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_3seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg.png,

- id=929, 317.988pt x 251.339pt>
+ id=955, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.png,
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_4seg.
 png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.png,

- id=930, 317.988pt x 251.339pt>
+ id=956, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.

-png> [42]
+png> [44]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg.png
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg.png

-, id=957, 317.988pt x 251.339pt>
+, id=978, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg.png
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg.png

-, id=958, 317.988pt x 251.339pt>
+, id=979, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg.png
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_3seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg.png

-, id=959, 317.988pt x 251.339pt>
+, id=980, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg
 .png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png

-, id=960, 317.988pt x 251.339pt>
+, id=981, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5se
 g.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg

-.png> [43 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts
+.png> [45 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts

 _2seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/coc
 hon128_ncuts_3seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/code
 s/graphe/cochon128_ncuts_4seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gille
 s/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r1
 _2seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/graphe/coc
 hon128_ncuts_3seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/code
 s/graphe/cochon128_ncuts_4seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gille
 s/THESE/codes/graphe/cochon128_ncuts_5seg.png (PNG copy)>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r1

-00m100.png, id=982, 318.791pt x 251.339pt>
+00m100.png, id=1003, 318.791pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r100m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r100m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r5
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r100m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r100m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r5

-0m100.png, id=983, 318.791pt x 251.339pt>
+0m100.png, id=1004, 318.791pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r50m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r50m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r3
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r50m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r50m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r3

-5m100.png, id=984, 317.988pt x 251.339pt>
+5m100.png, id=1005, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r35m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r35m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r2
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r35m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 t_r35m100.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r2

-5m100.png, id=985, 317.988pt x 251.339pt>
+5m100.png, id=1006, 317.988pt x 251.339pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r25m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshi
 ft_r25m100.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshif

-t_r25m100.png> [44 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon
-128_kmeans_2seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/
-kmeans/cochon128_kmeans_3seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles
-/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_4seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents
-/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png (PNG copy)> </home/z
-ulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r100m100.p
-ng (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon1
-28_meanshift_r50m100.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/c
-odes/meanshift/cochon128_meanshift_r35m100.png (PNG copy)> </home/zulu/Document
-s/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r25m100.png (PNG copy)
->]
+t_r25m100.png>
+Underfull \vbox (badness 2689) has occurred while \output is active []
+
+ [46 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_2se
+g.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/kmeans/cochon1
+28_kmeans_3seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/k
+means/cochon128_kmeans_4seg.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/
+THESE/codes/kmeans/cochon128_kmeans_5seg.png (PNG copy)>] [47 </home/zulu/Docum
+ents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r100m100.png (PNG c
+opy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/meanshift/cochon128_meansh
+ift_r50m100.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/mean
+shift/cochon128_meanshift_r35m100.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_g
+illes/THESE/codes/meanshift/cochon128_meanshift_r25m100.png (PNG copy)>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it3.
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it3.

-png, id=1007, 138.116pt x 138.116pt>
+png, id=1036, 138.116pt x 138.116pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it3.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it3.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it7.
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it3.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it3.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it7.

-png, id=1008, 138.116pt x 138.116pt>
+png, id=1037, 138.116pt x 138.116pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it7.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it7.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it10
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it7.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it7.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_it10

-.png, id=1009, 138.116pt x 138.116pt>
+.png, id=1038, 138.116pt x 138.116pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_resu
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _it10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 it10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_resu

-lt.png, id=1010, 271.414pt x 271.414pt>
+lt.png, id=1039, 271.414pt x 271.414pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _result.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 result.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
 _result.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
 result.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 169--169
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 170--170

 \T1/phv/m/n/9 après la cen-tième
  []
 
 
 \T1/phv/m/n/9 après la cen-tième
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 169--169
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 170--170

 \T1/phv/m/n/9 ité-ra-tion. C'est le
  []
 
 \T1/phv/m/n/9 ité-ra-tion. C'est le
  []
 

-[45]
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
-
- [46 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake
-_it3.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cocho
-n128_tradi_snake_it7.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/c
-odes/snake/cochon128_tradi_snake_it10.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/the
-se_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_result.png (PNG copy)>]
-Underfull \vbox (badness 8075) has occurred while \output is active []
-
- [47]
-[48]
+[48 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_
+it3.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/codes/snake/cochon
+128_tradi_snake_it7.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/co
+des/snake/cochon128_tradi_snake_it10.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/thes
+e_gilles/THESE/codes/snake/cochon128_tradi_snake_result.png (PNG copy)>]
+[49] [50]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscuda_st
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscuda_st

-itch.png, id=1072, 552.56438pt x 232.61906pt>
+itch.png, id=1098, 552.56438pt x 232.61906pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscu
 da_stitch.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscud
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscu
 da_stitch.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/graphcutscud

-a_stitch.png> [49 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/im
+a_stitch.png> [51 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/im

 g/graphcutscuda_stitch.png (PNG copy)>]
 g/graphcutscuda_stitch.png (PNG copy)>]

+Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+
+ [52]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-o
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-o

-rig.png, id=1095, 262.73157pt x 263.48438pt>
+rig.png, id=1132, 262.73157pt x 263.48438pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-orig.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-orig.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-orig.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-orig.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s

-2t10.png, id=1096, 263.48438pt x 262.73157pt>
+2t10.png, id=1133, 263.48438pt x 262.73157pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s2t10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s2t10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s2t10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s2t10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s

-10t10.png, id=1097, 261.97874pt x 262.73157pt>
+10t10.png, id=1134, 261.97874pt x 262.73157pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s10t10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s10t10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s10t10.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s10t10.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s

-10t20.png, id=1098, 261.22594pt x 263.48438pt>
+10t20.png, id=1135, 261.22594pt x 263.48438pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s10t20.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s10t20.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
 -yo-s10t20.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
 yo-s10t20.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift

-.png, id=1103, 267.24844pt x 355.3275pt>
+.png, id=1140, 267.24844pt x 355.3275pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift

--std.png, id=1104, 265.74281pt x 355.3275pt>
+-std.png, id=1141, 265.74281pt x 355.3275pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift-std.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift-std.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift-std.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift-std.png>

-Underfull \hbox (badness 2990) in paragraph at lines 254--254
+Underfull \hbox (badness 2990) in paragraph at lines 255--255

 []\T1/phv/m/n/9 (b) Image seg-men-tée par
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift
 []\T1/phv/m/n/9 (b) Image seg-men-tée par
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift

--kdtree.png, id=1105, 266.49562pt x 356.0803pt>
+-kdtree.png, id=1142, 266.49562pt x 356.0803pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift-kdtree.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift-kdtree.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-mean
 shift-kdtree.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-means
 hift-kdtree.png>

-Underfull \hbox (badness 3396) in paragraph at lines 255--255
+Underfull \hbox (badness 3396) in paragraph at lines 256--256

 []\T1/phv/m/n/9 (c) Image seg-men-tée par
  []
 
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
 []\T1/phv/m/n/9 (c) Image seg-men-tée par
  []
 
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 

- [50]
-[51 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-
-yo-orig.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapt
-er2/img/quick-shift-yo-s2t10.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles
-/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s10t10.png (PNG copy)> </home/zulu/
-Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s10t20.png (P
-NG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle
--meanshift.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/ch
-apter2/img/castle-meanshift-std.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gil
-les/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift-kdtree.png (PNG copy)>]
+ [53 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift
+-yo-orig.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chap
+ter2/img/quick-shift-yo-s2t10.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gille
+s/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s10t10.png (PNG copy)> </home/zulu
+/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/quick-shift-yo-s10t20.png (
+PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/castl
+e-meanshift.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/c
+hapter2/img/castle-meanshift-std.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gi
+lles/THESE/Chapters/chapter2/img/castle-meanshift-kdtree.png (PNG copy)>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.png, 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.png, 

-id=1141, 285.31593pt x 258.9675pt>
+id=1171, 285.31593pt x 258.9675pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.p
 ng>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s.png,
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-brain7s.p
 ng>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s.png,

- id=1142, 264.99pt x 361.35pt>
+ id=1172, 264.99pt x 361.35pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s.
 png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s
 .png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/l7-reins16s.
 png>

-Underfull \hbox (badness 1939) in paragraph at lines 273--273
+Underfull \hbox (badness 1939) in paragraph at lines 274--274

 []\T1/phv/m/n/9 (b) Reins et aorte,
  []
 
 
 []\T1/phv/m/n/9 (b) Reins et aorte,
  []
 
 

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 273--273
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 274--274

 \T1/phv/m/n/9 256$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 256$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1
 /phv/m/n/9 272 en
  []
 \T1/phv/m/n/9 256$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1/phv/m/n/9 256$\OMS/txsy/m/n/9 ^^B$\T1
 /phv/m/n/9 272 en
  []


@@ -2084,27 +2073,27 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 273--273
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 

- [52]
+ [54]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-ini
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-ini

-t-t.png, id=1160, 360.62488pt x 358.93294pt>
+t-t.png, id=1190, 360.62488pt x 358.93294pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaul
 e-init-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule
 -init-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaul
 e-init-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule
 -init-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin

--t.png, id=1162, 358.93294pt x 358.93294pt>
+-t.png, id=1192, 358.93294pt x 358.93294pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaul
 e-fin-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaul
 e-fin-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule

--fin-t.png> [53 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/
+-fin-t.png> [55 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/

 l7-brain7s.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/ch
 apter2/img/l7-reins16s.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE
 /Chapters/chapter2/img/snake-epaule-init-t.png> </home/zulu/Documents/these_gil
 les/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin-t.png>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_examples.png
 l7-brain7s.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/ch
 apter2/img/l7-reins16s.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE
 /Chapters/chapter2/img/snake-epaule-init-t.png> </home/zulu/Documents/these_gil
 les/THESE/Chapters/chapter2/img/snake-epaule-fin-t.png>]
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_examples.png

-, id=1189, 655.69969pt x 175.40532pt>
+, id=1220, 655.69969pt x 175.40532pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_example
 s.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_example
 s.png Graphic file (type png)
 


@@ -2112,19 +2101,19 @@ s.png Graphic file (type png)
 .png>
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
 .png>
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 

- [54]
+ [56]

 Underfull \vbox (badness 3965) has occurred while \output is active []
 
 Underfull \vbox (badness 3965) has occurred while \output is active []
 

- [55 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_example
-s.png (PNG copy)>]) [56] [57
+ [57 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter2/img/gPb_example
+s.png (PNG copy)>]) [58] [59

 
 

-] [58]
+] [60]

 Chapitre 6.
 Chapitre 6.

-(./Chapters/chapter3/chapter3.tex [59
+(./Chapters/chapter3/chapter3.tex [61

 
 

-] [60]
+] [62]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-freeman.p
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-freeman.p

-ng, id=1249, 478.78876pt x 202.53668pt>
+ng, id=1282, 478.78876pt x 202.53668pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-free
 man.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-free
 man.png Graphic file (type png)
 


@@ -2133,7 +2122,8 @@ an.png>
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 

-[61] <info.png, id=1264, 102.784pt x 102.784pt>
+[63 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-freem
+an.png>] <info.png, id=1297, 102.784pt x 102.784pt>

 File: info.png Graphic file (type png)
  <use info.png>
 Overfull \hbox (12.79999pt too wide) in paragraph at lines 144--145
 File: info.png Graphic file (type png)
  <use info.png>
 Overfull \hbox (12.79999pt too wide) in paragraph at lines 144--145


@@ -2149,101 +2139,101 @@ File: t1txtt.fd 2000/12/15 v3.1
 )
 LaTeX Font Info:    Font shape `T1/phv/m/it' in size <10> not available
 (Font)              Font shape `T1/phv/m/sl' tried instead on input line 162.
 )
 LaTeX Font Info:    Font shape `T1/phv/m/it' in size <10> not available
 (Font)              Font shape `T1/phv/m/sl' tried instead on input line 162.

- [62 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/codage-free
-man.png> </usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology/info.png>]
+
+
+LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
+
+

 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 165--210
 
  []
 
 
 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 165--210
 
  []
 
 

-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+Underfull \vbox (badness 1577) has occurred while \output is active []

 
 

- [63]
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
-
- [64]
+ [64 </usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology/info.png>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png, id=13
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png, id=13

-35, 513.92pt x 513.92pt>
+10, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png>

-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 234--234
+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 233--233

 []\T1/phv/m/n/9 (a) Ini-tia-li-sa-tion : 4
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png, id=13
 []\T1/phv/m/n/9 (a) Ini-tia-li-sa-tion : 4
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png, id=13

-36, 513.92pt x 513.92pt>
+11, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png, id=13
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png, id=13

-37, 513.92pt x 513.92pt>
+12, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png, id=13
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im002.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png, id=13

-38, 513.92pt x 513.92pt>
+13, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png, id=13
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im003.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png, id=13

-39, 513.92pt x 513.92pt>
+14, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im007.png>

-Underfull \hbox (badness 7869) in paragraph at lines 238--238
+Underfull \hbox (badness 7869) in paragraph at lines 237--237

 []\T1/phv/m/n/9 (e) Ité-ra-tion 7 : 223
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png, id=13
 []\T1/phv/m/n/9 (e) Ité-ra-tion 7 : 223
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png, id=13

-40, 513.92pt x 513.92pt>
+15, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im010.png>

-Underfull \hbox (badness 5519) in paragraph at lines 239--239
+Underfull \hbox (badness 5519) in paragraph at lines 238--238

 []\T1/phv/m/n/9 (f) Ité-ra-tion 10 : 244
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png, id=13
 []\T1/phv/m/n/9 (f) Ité-ra-tion 10 : 244
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png, id=13

-41, 513.92pt x 513.92pt>
+16, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png>

-Underfull \hbox (badness 3701) in paragraph at lines 240--240
+Underfull \hbox (badness 3701) in paragraph at lines 239--239

 []\T1/phv/m/n/9 (g) Ité-ra-tion 13 : 256
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png, id=13
 []\T1/phv/m/n/9 (g) Ité-ra-tion 13 : 256
  []
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png, id=13

-42, 513.92pt x 513.92pt>
+17, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png>
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png>

-Underfull \hbox (badness 3701) in paragraph at lines 241--241
+Underfull \hbox (badness 3701) in paragraph at lines 240--240

 []\T1/phv/m/n/9 (h) Ité-ra-tion 14 : 256
  []
 
 []\T1/phv/m/n/9 (h) Ité-ra-tion 14 : 256
  []
 

-
+[65]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-init2.p
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-init2.p

-ng, id=1345, 513.92pt x 513.92pt>
+ng, id=1374, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-in
 it2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-ini
 t2.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-compini
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-in
 it2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-ini
 t2.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-compini

-t2.png, id=1346, 513.92pt x 513.92pt>
+t2.png, id=1375, 513.92pt x 513.92pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 mpinit2.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 mpinit2.png Graphic file (type png)
 


@@ -2253,34 +2243,33 @@ File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png G
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png>
 raphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png>

-[65] [66 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.p
-ng (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/i
-m001.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3
-/img/im002.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/ch
-apter3/img/im003.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapt
-ers/chapter3/img/im007.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE
-/Chapters/chapter3/img/im010.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles
-/THESE/Chapters/chapter3/img/im013.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_
-gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/
-these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-init2.png (PNG copy)> </home/
-zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-compinit2.png 
-(PNG copy)>]
+Underfull \vbox (badness 4441) has occurred while \output is active []
+
+ [66 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im000.png (
+PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/im001
+.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img
+/im002.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapte
+r3/img/im003.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/
+chapter3/img/im007.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Cha
+pters/chapter3/img/im010.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THE
+SE/Chapters/chapter3/img/im013.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gill
+es/THESE/Chapters/chapter3/img/im014.png (PNG copy)>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4

-k-t.png, id=1374, 850.80402pt x 850.80402pt>
+k-t.png, id=1396, 850.80402pt x 850.80402pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 chon4k-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-coc
 hon4k-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 chon4k-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-coc
 hon4k-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4

-k-128-32-t.png, id=1375, 830.98415pt x 830.98415pt>
+k-128-32-t.png, id=1397, 830.98415pt x 830.98415pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 chon4k-128-32-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-coc
 hon4k-128-32-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-128-8-
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-co
 chon4k-128-32-t.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-coc
 hon4k-128-32-t.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-128-8-

-t.png, id=1376, 246.6816pt x 246.6816pt>
+t.png, id=1398, 246.6816pt x 246.6816pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-1
 28-8-t.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-1
 28-8-t.png Graphic file (type png)
 


@@ -2289,20 +2278,22 @@ File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-1
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 

-[67 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-coc
-hon4k-t.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/sna
-kecpu-cochon4k-128-32-t.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/
-chapter3/img/cochon4kc-128-8-t.png>]
+[67 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-ini
+t2.png (PNG copy)> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/i
+mg/snakecpu-compinit2.png (PNG copy)>] [68 </home/zulu/Documents/these_gilles/T
+HESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4k-t.png> </home/zulu/Documents/these
+_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/snakecpu-cochon4k-128-32-t.png> </home/zulu
+/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon4kc-128-8-t.png>]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.png, 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.png, 

-id=1398, 508.0581pt x 172.0026pt>
+id=1427, 508.0581pt x 172.0026pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.p
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.
 png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_profil.p

-ng> [68 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_prof
+ng> [69 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cpu_prof

 il.png (PNG copy)>]
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf_t
 il.png (PNG copy)>]
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf_t

-<Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf, id=1407, 684.5575pt x 269.005pt>
+<Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf, id=1437, 684.5575pt x 269.005pt>

 File: Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf>)
 File: Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf>)


@@ -2311,28 +2302,25 @@ LaTeX Font Info:    Font shape `T1/phv/m/it' in size <9> not available
 
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.
 pdf_t
 
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.
 pdf_t

-<Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf, id=1408, 657.45625pt x 165.61874pt>
+<Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf, id=1438, 657.45625pt x 165.61874pt>

 File: Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf Graphic file (type pdf)
 <use Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf>)
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumul
 s.pdf_t
 File: Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf Graphic file (type pdf)
 <use Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf>)
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumul
 s.pdf_t

-<Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf, id=1409, 684.5575pt x 366.36874pt
+<Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf, id=1439, 684.5575pt x 366.36874pt

 >
 File: Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf Graphic file (type pdf)
 >
 File: Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf Graphic file (type pdf)

- <use Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>)
-
-LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
-
-[69] [70 <./Chapters/chapter3/img/GPUcumuls.pdf> <./Chapters/chapter3/img/GPUsc
-ansomblocs.pdf> <./Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>] [71]
+ <use Chapters/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>) [70] [71 <./Chapters/chapte
+r3/img/GPUcumuls.pdf> <./Chapters/chapter3/img/GPUscansomblocs.pdf> <./Chapters
+/chapter3/img/GPUaddsoms2cumuls.pdf>]

 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/contribs_segment
 s.pdf_t
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/contribs_segment
 s.pdf_t

-<Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf, id=1440, 393.47pt x 336.25626pt>
+<Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf, id=1465, 393.47pt x 336.25626pt>

 File: Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf Graphic file (type pdf)
 
 File: Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf Graphic file (type pdf)
 

-<use Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf>)
+<use Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf>) [72]

 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-cpu1.png, id=1448, 172.2435pt x 149.8398pt>
+egments-cpu1.png, id=1482, 172.2435pt x 149.8398pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu1.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu1.png Graphic file (type png)
 


@@ -2344,7 +2332,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 410--410
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-cpu2.png, id=1449, 172.2435pt x 149.8398pt>
+egments-cpu2.png, id=1483, 172.2435pt x 149.8398pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu2.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu2.png Graphic file (type png)
 


@@ -2356,7 +2344,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 411--411
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-cpu3.png, id=1450, 161.1621pt x 149.8398pt>
+egments-cpu3.png, id=1484, 161.1621pt x 149.8398pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu3.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-cpu3.png Graphic file (type png)
 


@@ -2373,7 +2361,7 @@ Underfull \hbox (badness 2662) in paragraph at lines 412--412
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-gpu1.png, id=1451, 172.2435pt x 149.8398pt>
+egments-gpu1.png, id=1485, 172.2435pt x 149.8398pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu1.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu1.png Graphic file (type png)
 


@@ -2415,7 +2403,7 @@ Underfull \hbox (badness 2961) in paragraph at lines 413--413
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-gpu2.png, id=1452, 172.2435pt x 149.8398pt>
+egments-gpu2.png, id=1486, 172.2435pt x 149.8398pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu2.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu2.png Graphic file (type png)
 


@@ -2427,7 +2415,7 @@ Underfull \hbox (badness 1776) in paragraph at lines 414--414
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-s

-egments-gpu3.png, id=1453, 161.1621pt x 148.8762pt>
+egments-gpu3.png, id=1487, 161.1621pt x 148.8762pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu3.png Graphic file (type png)
 
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contr
 ibs-segments-gpu3.png Graphic file (type png)
 


@@ -2445,7 +2433,7 @@ Underfull \hbox (badness 4927) in paragraph at lines 415--415
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
 
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 

- [72 <./Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf>] [73 </home/zulu/Documents
+ [73 <./Chapters/chapter3/img/contribs_segments.pdf>] [74 </home/zulu/Documents

 /these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-segments-cpu1.png> </h
 ome/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-segm
 ents-cpu2.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/c
 /these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-segments-cpu1.png> </h
 ome/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cycle-contribs-segm
 ents-cpu2.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/c


@@ -2476,46 +2464,46 @@ Package hyperref Warning: Token not allowed in a PDF string (PDFDocEncoding):
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels2.p
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels2.p

-ng, id=1483, 237.2865pt x 130.8087pt>
+ng, id=1512, 237.2865pt x 130.8087pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel
 s2.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels1.p
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls2.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel
 s2.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels1.p

-ng, id=1484, 237.2865pt x 130.8087pt>
+ng, id=1513, 237.2865pt x 130.8087pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls1.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel
 s1.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels3.p
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls1.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel
 s1.png>
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixels3.p

-ng, id=1485, 340.8735pt x 38.7849pt>
+ng, id=1514, 340.8735pt x 38.7849pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls3.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
 ls3.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixel

-s3.png> [74]
+s3.png> [75 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coef
+fs-pixels2.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/
+coeffs-pixels1.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/
+img/coeffs-pixels3.png>]

 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_point
 
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 
 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_point

-s.png, id=1496, 192.72pt x 132.495pt>
+s.png, id=1531, 192.72pt x 132.495pt>

 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_
 points.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_p
 File: /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_
 points.png Graphic file (type png)
 
 <use /home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_p

-oints.png>
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+oints.png> [76]
+Underfull \vbox (badness 1817) has occurred while \output is active []

 
 

- [75 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-pixe
-ls2.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coeffs-
-pixels1.png> </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/coe
-ffs-pixels3.png>] [76 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter
-3/img/cochon_it5_points.png>]
+ [77 </home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/cochon_it5_
+points.png>]

 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf_

-t <Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf, id=1522, 542.025pt x 516.93124pt>
+t <Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf, id=1551, 542.025pt x 516.93124pt>

 File: Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf>
 File: Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use Chapters/chapter3/img/smart_init1.pdf>


@@ -2531,15 +2519,11 @@ LaTeX Font Warning: Font shape `U/bbold/m/n' in size <13.99994> not available
 
 )
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_
 
 )
 (/home/zulu/Documents/these_gilles/THESE/Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf_

-t <Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf, id=1523, 545.03625pt x 516.93124pt>
+t <Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf, id=1552, 545.03625pt x 516.93124pt>

 File: Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf Graphic file (type pdf)
 
 File: Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf Graphic file (type pdf)
 

-<use Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>) [77 <./Chapters/chapter3/img/smart
-_init1.pdf> <./Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>])
-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
-
- [78]
-[79] [80
+<use Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>) [78 <./Chapters/chapter3/img/smart
+_init1.pdf> <./Chapters/chapter3/img/smart_init2.pdf>]) [79] [80

 
 ]
 Chapitre 7.
 
 ]
 Chapitre 7.


@@ -2547,11 +2531,11 @@ Chapitre 7.
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [81]
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [81]

-<Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg, id=1566, 227.6505pt x 149.77957pt>
+<Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg, id=1591, 227.6505pt x 149.77957pt>

 File: Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg, id=1568, 41.61215pt x 18.70769pt>
+<Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg, id=1593, 41.61215pt x 18.70769pt>

 File: Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/illustration_mv.jpg>


@@ -2560,12 +2544,12 @@ LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 [82 <./Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg>] [83 <./Chapters/chapter4/img/illustrati
 on_mv.jpg>]
 
 [82 <./Chapters/chapter4/img/P5Q1.jpg>] [83 <./Chapters/chapter4/img/illustrati
 on_mv.jpg>]

-<Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg, id=1590, 41.2565pt x 26.03427pt
+<Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg, id=1615, 41.2565pt x 26.03427pt

 >
 File: Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg> [84 <./Chapters/chapter4/i
 mg/exemple_extension_1.jpg>] [85]
 >
 File: Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter4/img/exemple_extension_1.jpg> [84 <./Chapters/chapter4/i
 mg/exemple_extension_1.jpg>] [85]

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg, id=1619, 98.2872pt x 57.27397pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg, id=1644, 98.2872pt x 57.27397pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_3.jpg>


@@ -2574,7 +2558,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 156--156
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg, id=1620, 96.66112pt x 58.35803pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg, id=1645, 96.66112pt x 58.35803pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg>
 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 157--157
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg>
 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 157--157


@@ -2582,7 +2566,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 157--157
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg, id=1621, 96.66112pt x 57.27397pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg, id=1646, 96.66112pt x 57.27397pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg>
 Underfull \hbox (badness 4543) in paragraph at lines 158--158
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg>
 Underfull \hbox (badness 4543) in paragraph at lines 158--158


@@ -2590,14 +2574,14 @@ Underfull \hbox (badness 4543) in paragraph at lines 158--158
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg, id=1622, 96.66112pt x 56.00925pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg, id=1647, 96.66112pt x 56.00925pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg>
 Underfull \hbox (badness 7777) in paragraph at lines 159--159
 []\T1/phv/m/n/9 (d) Troi-sième seg-ment
  []
 
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg>
 Underfull \hbox (badness 7777) in paragraph at lines 159--159
 []\T1/phv/m/n/9 (d) Troi-sième seg-ment
  []
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg, id=1623, 96.66112pt x 57.816pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg, id=1648, 96.66112pt x 57.816pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg>


@@ -2606,62 +2590,62 @@ Underfull \hbox (badness 1803) in paragraph at lines 160--160
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg, id=1624, 96.66112pt x 58.35803pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg, id=1649, 96.66112pt x 58.35803pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg>
 Underfull \hbox (badness 3746) in paragraph at lines 161--161
 []\T1/phv/m/n/9 (f) Cin-quième seg-ment
  []
 
 File: Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub5.jpg>
 Underfull \hbox (badness 3746) in paragraph at lines 161--161
 []\T1/phv/m/n/9 (f) Cin-quième seg-ment
  []
 

-<Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png, id=1628, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png, id=1653, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/airplane.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png, id=1629, 30.8352pt x 30.8352pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png, id=1654, 30.8352pt x 30.8352pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/boat.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png, id=1630, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png, id=1655, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/barbara.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png, id=1631, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png, id=1656, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/couple.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png, id=1632, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png, id=1657, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/elaine.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png, id=1633, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png, id=1658, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/fingerprint.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png, id=1634, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png, id=1659, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/goldhill.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png, id=1635, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png, id=1660, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/lena.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/man.png, id=1636, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/man.png, id=1661, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/man.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/man.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/man.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/man.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png, id=1637, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png, id=1662, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/mandrill.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png, id=1638, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png, id=1663, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/peppers.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png, id=1639, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png, id=1664, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png>
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/stream.png>

-<Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png, id=1640, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png, id=1665, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png> [86 <./Chapters/chapter4/img/PI-LD
 File: Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/lansel/zelda.png> [86 <./Chapters/chapter4/img/PI-LD


@@ -2669,57 +2653,57 @@ _detail_3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chap
 ter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg>
  <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD
 _detail_sub5.jpg>]
 ter4/img/PI-LD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub3.jpg>
  <./Chapters/chapter4/img/PI-LD_detail_sub4.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-LD
 _detail_sub5.jpg>]

-<Chapters/chapter4/img/histodir.png, id=1656, 1027.84pt x 1545.775pt>
+<Chapters/chapter4/img/histodir.png, id=1681, 1027.84pt x 1545.775pt>

 File: Chapters/chapter4/img/histodir.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/histodir.png>
 File: Chapters/chapter4/img/histodir.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/histodir.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png, id=1657, 1204.5pt x 903.37
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png, id=1682, 1204.5pt x 903.37

 5pt>
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 )
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png>
 5pt>
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 )
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_airplane_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png, id=1658, 1204.5pt x 903.375
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png, id=1683, 1204.5pt x 903.375

 pt>
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  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png>
 pt>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png Graphic file (type png)
 
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_barbara_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png, id=1659, 1204.5pt x 903.375pt>
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png, id=1684, 1204.5pt x 903.375pt>

 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png Graphic file (type png)
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png Graphic file (type png)
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_boat_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png, id=1660, 1204.5pt x 903.375p
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png, id=1685, 1204.5pt x 903.375p

 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png>
 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_couple_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png, id=1661, 1204.5pt x 903.375p
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png, id=1686, 1204.5pt x 903.375p

 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png>
 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_elaine_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png, id=1662, 1204.5pt x 903.375p
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png, id=1687, 1204.5pt x 903.375p

 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png>
 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_finger_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png, id=1663, 1204.5pt x 903.37
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png, id=1688, 1204.5pt x 903.37

 5pt>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png Graphic file (type png
 )
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png>
 5pt>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png Graphic file (type png
 )
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_goldhill_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png, id=1664, 1204.5pt x 903.375pt>
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png, id=1689, 1204.5pt x 903.375pt>

 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png Graphic file (type png)
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png Graphic file (type png)
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png, id=1665, 1204.5pt x 903.375pt>
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png, id=1690, 1204.5pt x 903.375pt>

 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_man_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png, id=1666, 1204.5pt x 903.375
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png, id=1691, 1204.5pt x 903.375

 pt>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png Graphic file (type png)
 
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png>
 pt>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png Graphic file (type png)
 
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png, id=1667, 1204.5pt x 903.375p
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png, id=1692, 1204.5pt x 903.375p

 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png>
 t>
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png>

-<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png, id=1668, 1204.5pt x 903.375pt
+<Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png, id=1693, 1204.5pt x 903.375pt

 >
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png>
 >
 File: Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/hist_seg1_zelda_25_l3.png>


@@ -2746,14 +2730,14 @@ g1_goldhill_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_lena_25_l3
 ./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/cha
 pter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_
 seg1_zelda_25_l3.png (PNG copy)>]
 ./Chapters/chapter4/img/hist_seg1_peppers_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/cha
 pter4/img/hist_seg1_stream_25_l3.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/hist_
 seg1_zelda_25_l3.png (PNG copy)>]

-<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg, id=1712, 60.52612pt x 43.00066pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg, id=1737, 60.52612pt x 43.00066pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg, id=1713, 132.9768pt x 91.0602pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg, id=1738, 132.9768pt x 91.0602pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub2.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg, id=1714, 115.99335pt x 78.7743pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg, id=1739, 115.99335pt x 78.7743pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg>
 Underfull \hbox (badness 2726) in paragraph at lines 248--248
 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg Graphic file (type jpg)
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg>
 Underfull \hbox (badness 2726) in paragraph at lines 248--248


@@ -2762,7 +2746,7 @@ Underfull \hbox (badness 2726) in paragraph at lines 248--248
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg, id=1715, 77.3289pt x 39.92917pt>
+<Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg, id=1740, 77.3289pt x 39.92917pt>

 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>


@@ -2778,28 +2762,28 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 249--249
 [89 <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI
 -PD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg> <./Chapter
 s/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>]
 [89 <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub1.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI
 -PD_detail_sub2.jpg> <./Chapters/chapter4/img/PI-PD_detail_sub3.jpg> <./Chapter
 s/chapter4/img/PI-PD_detail_sub4.jpg>]

-<Chapters/chapter4/img/airplane.png, id=1732, 513.92pt x 513.92pt>
+<Chapters/chapter4/img/airplane.png, id=1757, 513.92pt x 513.92pt>

 File: Chapters/chapter4/img/airplane.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/airplane.png>
 File: Chapters/chapter4/img/airplane.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/airplane.png>

-<Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png, id=1733, 152.9997pt x 140.1893pt>
+<Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png, id=1758, 152.9997pt x 140.1893pt>

 File: Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png> [90 <./Chapters/chapter4/img/air
 plane.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png>]
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png> [90 <./Chapters/chapter4/img/air
 plane.png (PNG copy)> <./Chapters/chapter4/img/zoom_windows_A.png>]

-<Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg, id=1757, 96.66112pt x 69.92122pt>
+<Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg, id=1782, 96.66112pt x 69.92122pt>

 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge_ref2.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg, id=1758, 96.66112pt x 83.1105pt>
+<Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg, id=1783, 96.66112pt x 83.1105pt>

 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge_bruit.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg, id=1759, 96.66112pt x 83.1105pt>
+<Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg, id=1784, 96.66112pt x 83.1105pt>

 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg, id=1760, 96.66112pt x 106.
+<Chapters/chapter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg, id=1785, 96.66112pt x 106.

 59825pt>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg Graphic file (type jpg
 )
 59825pt>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg Graphic file (type jpg
 )


@@ -2809,7 +2793,7 @@ Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 349--349
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_superpose2.jpg, id=1761, 96.66112pt x 106.
+<Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_superpose2.jpg, id=1786, 96.66112pt x 106.

 59825pt>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_superpose2.jpg Graphic file (type jpg
 )
 59825pt>
 File: Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_superpose2.jpg Graphic file (type jpg
 )


@@ -2822,7 +2806,7 @@ Underfull \hbox (badness 7081) in paragraph at lines 350--350
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 [91]
 LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 
 [91]

-<Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png, id=1792, 483.41138pt x 369.3263
+<Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png, id=1817, 483.41138pt x 369.3263

 pt>
 File: Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png>
 pt>
 File: Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png>


@@ -2833,11 +2817,11 @@ Underfull \vbox (badness 3039) has occurred while \output is active []
 edge_bruit.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg> <./Chapters/chap
 ter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_s
 uperpose2.jpg>]
 edge_bruit.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_bruit.jpg> <./Chapters/chap
 ter4/img/zoom_edge1_2D_superpose3.jpg> <./Chapters/chapter4/img/zoom_edge2_2D_s
 uperpose2.jpg>]

-<Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg, id=1832, 96.8418pt x 96.8418pt
+<Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg, id=1857, 96.8418pt x 96.8418pt

 >
 File: Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg>
 >
 File: Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter4/img/airplane_noisy_small.jpg>

-<Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg, id=1833, 96.8418pt x 96.8418pt>
+<Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg, id=1858, 96.8418pt x 96.8418pt>

 File: Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg>
 File: Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg Graphic file (type jpg)
 
 <use Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_small.jpg>


@@ -2848,7 +2832,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 403--403
 [94 <./Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png (PNG copy)> <./Chapters/ch
 apter4/img/airplane_noisy_small.jpg> <./Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_smal
 l.jpg>]
 [94 <./Chapters/chapter4/img/pattern_detecteur-f.png (PNG copy)> <./Chapters/ch
 apter4/img/airplane_noisy_small.jpg> <./Chapters/chapter4/img/img_bords_T2_smal
 l.jpg>]

-<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png, id=1846, 513.92pt x 513.
+<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png, id=1871, 513.92pt x 513.

 92pt>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png Graphic file (type p
 ng)
 92pt>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy.png Graphic file (type p
 ng)


@@ -2858,7 +2842,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 468--468
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png, id=1847, 513.92pt x 513.92p
+<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png, id=1872, 513.92pt x 513.92p

 t>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png Graphic file (type png)
 
 t>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_mean5.png Graphic file (type png)
 


@@ -2868,7 +2852,7 @@ Underfull \hbox (badness 1442) in paragraph at lines 469--469
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png, id=1848, 51
+<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png, id=1873, 51

 3.92pt x 513.92pt>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png Graphic
  file (type png)
 3.92pt x 513.92pt>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_6_r50_T10_P2.png Graphic
  file (type png)


@@ -2879,27 +2863,27 @@ Underfull \hbox (badness 2495) in paragraph at lines 470--470
  []
 
 
  []
 
 

-<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png, id=1849, 513.92pt x 513.92pt
+<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png, id=1874, 513.92pt x 513.92pt

 >
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png>
 >
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png Graphic file (type png)
  <use Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_bm3d.png>

-<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_zoom.jpg, id=1850, 96.66112pt
+<Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_zoom.jpg, id=1875, 96.66112pt

  x 68.47583pt>
 File: Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_zoom.jpg Graphic file (t
 ype jpg)
  <use Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_noisy_zoom.jpg>
  x 68.47583pt>
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 ype jpg)
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 hic file (type jpg)
 
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 hic file (type jpg)
 
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 jpg)
 8.47583pt>
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 zoom.jpg> <./Chapters/chapter4/img/resultat/airplane_25_mean5_zoom.jpg> <./Chap
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 hapter4/img/resultat/airplane_bm3d_zoom.jpg>] [96]

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-<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/21.png, id=1904, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/21.png, id=1929, 513.92pt x 385.44pt>

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-<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/22.png, id=1905, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/22.png, id=1930, 513.92pt x 385.44pt>

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-<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/23.png, id=1906, 513.92pt x 385.44pt>
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-<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/24.png, id=1907, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/tid2008-petit/24.png, id=1932, 513.92pt x 385.44pt>

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@@ -3016,27 +3000,27 @@ Underfull \hbox (badness 1102) in paragraph at lines 649--651
  dans sa va-riante cou-leurs
  []
 
  dans sa va-riante cou-leurs
  []
 

-[97] <Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png, id=1924, 513.92pt x 385.44pt>
+[97] <Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png, id=1949, 513.92pt x 385.44pt>

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 <use Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png>
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 <use Chapters/chapter4/img/I09_02_4.png>

-<Chapters/chapter4/img/I09_02_4-4-50-5_out.png, id=1925, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/I09_02_4-4-50-5_out.png, id=1950, 513.92pt x 385.44pt>

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-<Chapters/chapter4/img/I09_bm3d.png, id=1926, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/I09_bm3d.png, id=1951, 513.92pt x 385.44pt>

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-<Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png, id=1927, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png, id=1952, 513.92pt x 385.44pt>

 File: Chapters/chapter4/img/I25_02_4.png Graphic file (type png)
 
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-<Chapters/chapter4/img/I25_02_4-4-50-5_out.png, id=1928, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/I25_02_4-4-50-5_out.png, id=1953, 513.92pt x 385.44pt>

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-<Chapters/chapter4/img/I25_bm3d.png, id=1929, 513.92pt x 385.44pt>
+<Chapters/chapter4/img/I25_bm3d.png, id=1954, 513.92pt x 385.44pt>

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@@ -3076,23 +3060,23 @@ Chapitre 8.
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-<kernLeft.png, id=2030, 26.499pt x 8.4315pt>
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-<kernRight.png, id=2031, 26.499pt x 8.4315pt>
+<kernRight.png, id=2056, 26.499pt x 8.4315pt>

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  <use kernRight.png> [104 <./kernLeft.png> <./kernRight.png>] [105]
 File: kernRight.png Graphic file (type png)
  <use kernRight.png> [104 <./kernLeft.png> <./kernRight.png>] [105]

-<Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg, id=2058, 308.57014pt x 425.724
+<Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg, id=2083, 308.57014pt x 425.724

 37pt>
 File: Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg> [106 <./Chapters/chapter5
 /img/forgetful_selectionb.jpg>]
 37pt>
 File: Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg Graphic file (type jpg)
  <use Chapters/chapter5/img/forgetful_selectionb.jpg> [106 <./Chapters/chapter5
 /img/forgetful_selectionb.jpg>]

-<Chapters/chapter5/img/bitonic.png, id=2069, 594.90256pt x 411.09586pt>
+<Chapters/chapter5/img/bitonic.png, id=2094, 594.90256pt x 411.09586pt>

 File: Chapters/chapter5/img/bitonic.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/bitonic.png> [107 <./Chapters/chapter5/img/bitonic.p
 ng>]
 File: Chapters/chapter5/img/bitonic.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/bitonic.png> [107 <./Chapters/chapter5/img/bitonic.p
 ng>]

-<Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png, id=2076, 175.6161pt x 130.8087pt>
+<Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png, id=2101, 175.6161pt x 130.8087pt>

 File: Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png> [108 <./Chapters/chapter5/img/m
 File: Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/median5_overlap.png> [108 <./Chapters/chapter5/img/m


@@ -3100,11 +3084,11 @@ edian5_overlap.png>]
 Package hyperref Info: bookmark level for unknown lstlisting defaults to 0 on i
 nput line 143.
  (./Chapters/chapter5/code/median3-2pix.cu)
 Package hyperref Info: bookmark level for unknown lstlisting defaults to 0 on i
 nput line 143.
  (./Chapters/chapter5/code/median3-2pix.cu)

-<Chapters/chapter5/img/comp512.png, id=2085, 410.0118pt x 191.2746pt>
+<Chapters/chapter5/img/comp512.png, id=2110, 410.0118pt x 191.2746pt>

 File: Chapters/chapter5/img/comp512.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/comp512.png>
 File: Chapters/chapter5/img/comp512.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/comp512.png>

-<Chapters/chapter5/img/comp4k.png, id=2086, 411.939pt x 192.72pt>
+<Chapters/chapter5/img/comp4k.png, id=2111, 411.939pt x 192.72pt>

 File: Chapters/chapter5/img/comp4k.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/comp4k.png> [109] [110 <./Chapters/chapter5/img/comp
 File: Chapters/chapter5/img/comp4k.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter5/img/comp4k.png> [109] [110 <./Chapters/chapter5/img/comp


@@ -3115,11 +3099,11 @@ Chapitre 9.
 
 ]
 (./Chapters/chapter6/code/convoGene3Reg8.cu) [114] [115]
 
 ]
 (./Chapters/chapter6/code/convoGene3Reg8.cu) [114] [115]

-<Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png, id=2246, 113.4639pt x 46.7346pt>
+<Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png, id=2271, 113.4639pt x 46.7346pt>

 File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png>
 File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convoOverlap1.png>

-<Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png, id=2247, 136.3494pt x 69.861pt>
+<Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png, id=2272, 136.3494pt x 69.861pt>

 File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png> [116 <./Chapters/chapter6/img/con
 File: Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convoOverlap2.png> [116 <./Chapters/chapter6/img/con


@@ -3141,11 +3125,11 @@ LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'.
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [123]
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [123]

-<Chapters/chapter6/img/convomed1.png, id=2564, 1008.76875pt x 668.4975pt>
+<Chapters/chapter6/img/convomed1.png, id=2589, 1008.76875pt x 668.4975pt>

 File: Chapters/chapter6/img/convomed1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convomed1.png>
 File: Chapters/chapter6/img/convomed1.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convomed1.png>

-<Chapters/chapter6/img/convomed2.png, id=2565, 1207.51125pt x 700.6175pt>
+<Chapters/chapter6/img/convomed2.png, id=2590, 1207.51125pt x 700.6175pt>

 File: Chapters/chapter6/img/convomed2.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convomed2.png>
 File: Chapters/chapter6/img/convomed2.png Graphic file (type png)
 
 <use Chapters/chapter6/img/convomed2.png>


@@ -3166,7 +3150,10 @@ Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 ] [130] [131] [132] [133] [134]) [135] [136
 
 ]
 ] [130] [131] [132] [133] [134]) [135] [136
 
 ]

-(./these.lof [137] [138]
+(./these.lof [137]
+Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
+
+ [138]

 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [139]
 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
 
  [139]


@@ -3295,7 +3282,7 @@ Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 30
 pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi
 ons/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-backpage.pdf): PDF inclusion: 
 found PDF version <1.6>, but at most version <1.4> allowed
 pdfTeX warning: pdflatex (file /usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensi
 ons/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-backpage.pdf): PDF inclusion: 
 found PDF version <1.6>, but at most version <1.4> allowed

-<spimufcphdthesis-backpage.pdf, id=2765, 597.432pt x 844.83629pt>
+<spimufcphdthesis-backpage.pdf, id=2791, 597.432pt x 844.83629pt>

 File: spimufcphdthesis-backpage.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-backpage.pdf>
 File: spimufcphdthesis-backpage.pdf Graphic file (type pdf)
 
 <use spimufcphdthesis-backpage.pdf>


@@ -3316,10 +3303,10 @@ LaTeX Font Warning: Some font shapes were not available, defaults substituted.
  )
 (\end occurred when \iftrue on line 185 was incomplete) 
 Here is how much of TeX's memory you used:
  )
 (\end occurred when \iftrue on line 185 was incomplete) 
 Here is how much of TeX's memory you used:

- 15211 strings out of 495028
- 253393 string characters out of 1181229
- 972589 words of memory out of 3000000
- 16546 multiletter control sequences out of 15000+50000
+ 15224 strings out of 495028
+ 253520 string characters out of 1181229
+ 972741 words of memory out of 3000000
+ 16549 multiletter control sequences out of 15000+50000

  158788 words of font info for 231 fonts, out of 3000000 for 9000
  28 hyphenation exceptions out of 8191
  61i,25n,49p,1409b,1898s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
  158788 words of font info for 231 fonts, out of 3000000 for 9000
  28 hyphenation exceptions out of 8191
  61i,25n,49p,1409b,1898s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s


@@ -3336,9 +3323,9 @@ pe1/urw/helvetic/uhvr8a.pfb></usr/share/texmf-texlive/fonts/type1/urw/helvetic/
 uhvro8a.pfb></usr/share/texmf-texlive/fonts/type1/urw/times/utmb8a.pfb></usr/sh
 are/texmf-texlive/fonts/type1/urw/times/utmr8a.pfb></usr/share/texmf-texlive/fo
 nts/type1/urw/times/utmri8a.pfb>
 uhvro8a.pfb></usr/share/texmf-texlive/fonts/type1/urw/times/utmb8a.pfb></usr/sh
 are/texmf-texlive/fonts/type1/urw/times/utmr8a.pfb></usr/share/texmf-texlive/fo
 nts/type1/urw/times/utmri8a.pfb>

-Output written on these.pdf (146 pages, 37754507 bytes).
+Output written on these.pdf (146 pages, 37765485 bytes).

 PDF statistics:
 PDF statistics:

- 3065 PDF objects out of 3580 (max. 8388607)
- 1165 named destinations out of 1200 (max. 500000)
- 1709 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
+ 3092 PDF objects out of 3580 (max. 8388607)
+ 1175 named destinations out of 1200 (max. 500000)
+ 1725 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)

 
 

diff --git a/THESE/these.lot b/THESE/these.lot
index b8f650fb07f8d974a22d28240ec6ffe4879e0df8..feae2c10782a327ab0da01735e50ddf38fd794e1 100644 (file)
--- a/THESE/these.lot
+++ b/THESE/these.lot
@@ -1,15 +1,15 @@
 \select@language {french}
 \addvspace {10\p@ }
 \addvspace {10\p@ }
 \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@ }
 \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 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{101}{table.7.2}
 \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 7,3~ms et BM3D en 4,3~s.}}{101}{table.7.2}

diff --git a/THESE/these.out b/THESE/these.out
index b735b6db5b85fbeefa67e7a4fa5023cfaa6b8b9a..33e4ba2ee9b3ae86d1e89f8f11ec1055577838d5 100644 (file)
--- a/THESE/these.out
+++ b/THESE/these.out
@@ -5,6 +5,7 @@
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.1}{2.2.1 Le mat\351riel}{section.2.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.2}{2.2.2 Le logiciel}{section.2.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.3}{2.2.3 L'occupancy}{section.2.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.1}{2.2.1 Le mat\351riel}{section.2.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.2}{2.2.2 Le logiciel}{section.2.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.2.2.3}{2.2.3 L'occupancy}{section.2.2}

+\BOOKMARK [1][]{section.2.3}{2.3 Synth\350se des contraintes d'impl\351mentation}{chapter.2}

 \BOOKMARK [0][]{chapter.3}{3 Mod\350les d'image et de bruits - notations}{}
 \BOOKMARK [1][]{section.3.1}{3.1 Mod\350le d'image bruit\351e}{chapter.3}
 \BOOKMARK [1][]{section.3.2}{3.2 Mod\350les de bruit}{chapter.3}
 \BOOKMARK [0][]{chapter.3}{3 Mod\350les d'image et de bruits - notations}{}
 \BOOKMARK [1][]{section.3.1}{3.1 Mod\350le d'image bruit\351e}{chapter.3}
 \BOOKMARK [1][]{section.3.2}{3.2 Mod\350les de bruit}{chapter.3}


@@ -26,19 +27,20 @@
 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.3}{4.2.3 Le filtre bilat\351ral}{section.4.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.4}{4.2.4 Les filtres par patches}{section.4.2}
 \BOOKMARK [0][]{chapter.5}{5 Les techniques de segmentation des images}{}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.3}{4.2.3 Le filtre bilat\351ral}{section.4.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.4.2.4}{4.2.4 Les filtres par patches}{section.4.2}
 \BOOKMARK [0][]{chapter.5}{5 Les techniques de segmentation des images}{}

-\BOOKMARK [1][]{section.5.1}{5.1 Les techniques de segmentation}{chapter.5}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.1.1}{5.1.1 Analyse d'histogramme}{section.5.1}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.1.2}{5.1.2 Partitionnement de graphe}{section.5.1}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.1.3}{5.1.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s}{section.5.1}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.1.4}{5.1.4 Les contours actifs, ou snakes}{section.5.1}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.1.5}{5.1.5 M\351thodes hybrides}{section.5.1}
-\BOOKMARK [1][]{section.5.2}{5.2 Les impl\351mentations des techniques de segmentation sur GPU}{chapter.5}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.1}{5.2.1 Calcul d'histogramme}{section.5.2}
+\BOOKMARK [1][]{section.5.1}{5.1 Introduction}{chapter.5}
+\BOOKMARK [1][]{section.5.2}{5.2 Les techniques de segmentation orient\351es r\351gions}{chapter.5}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.1}{5.2.1 Analyse d'histogramme}{section.5.2}

 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.2}{5.2.2 Partitionnement de graphe}{section.5.2}
 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.2}{5.2.2 Partitionnement de graphe}{section.5.2}

-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.3}{5.2.3 K-means, mean-shift et apparent\351s}{section.5.2}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.4}{5.2.4 Level set et snakes}{section.5.2}
-\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.5}{5.2.5 Algorithmes hybrides}{section.5.2}
-\BOOKMARK [1][]{section.5.3}{5.3 Conclusion}{chapter.5}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.2.3}{5.2.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s}{section.5.2}
+\BOOKMARK [1][]{section.5.3}{5.3 Les techniques de segmentation par contours actifs, ou snakes}{chapter.5}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.1}{5.3.1 M\351thodes hybrides}{section.5.3}
+\BOOKMARK [1][]{section.5.4}{5.4 Les impl\351mentations des techniques de segmentation sur GPU}{chapter.5}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.4.1}{5.4.1 Calcul d'histogramme}{section.5.4}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.4.2}{5.4.2 Partitionnement de graphe}{section.5.4}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.4.3}{5.4.3 K-means, mean-shift et apparent\351s}{section.5.4}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.4.4}{5.4.4 Level set et snakes}{section.5.4}
+\BOOKMARK [2][]{subsection.5.4.5}{5.4.5 Algorithmes hybrides}{section.5.4}
+\BOOKMARK [1][]{section.5.5}{5.5 Conclusion}{chapter.5}

 \BOOKMARK [0][]{chapter.6}{6 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions}{}
 \BOOKMARK [1][]{section.6.1}{6.1 Introduction}{chapter.6}
 \BOOKMARK [1][]{section.6.2}{6.2 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.6}
 \BOOKMARK [0][]{chapter.6}{6 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions}{}
 \BOOKMARK [1][]{section.6.1}{6.1 Introduction}{chapter.6}
 \BOOKMARK [1][]{section.6.2}{6.2 Pr\351sentation de l'algorithme}{chapter.6}

diff --git a/THESE/these.pdf b/THESE/these.pdf
index bf921f4622f065122fb78e392d1e5e1e8e618e10..6310e1a2899caebc821289ce7fc3547265810293 100644 (file)
--- a/THESE/these.pdf
+++ b/THESE/these.pdf
@@ -43,483 +43,495 @@ endobj
 (2.2.3 L'occupancy)
 endobj
 29 0 obj
 (2.2.3 L'occupancy)
 endobj
 29 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.3) >>
+<< /S /GoTo /D (section.2.3) >>

 endobj
 32 0 obj
 endobj
 32 0 obj

-(3 Mod\350les d'image et de bruits - notations)
+(2.3 Synth\350se des contraintes d'impl\351mentation)

 endobj
 33 0 obj
 endobj
 33 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.3.1) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.3) >>

 endobj
 36 0 obj
 endobj
 36 0 obj

-(3.1 Mod\350le d'image bruit\351e)
+(3 Mod\350les d'image et de bruits - notations)

 endobj
 37 0 obj
 endobj
 37 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.3.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.3.1) >>

 endobj
 40 0 obj
 endobj
 40 0 obj

-(3.2 Mod\350les de bruit)
+(3.1 Mod\350le d'image bruit\351e)

 endobj
 41 0 obj
 endobj
 41 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.3.2) >>

 endobj
 44 0 obj
 endobj
 44 0 obj

-(3.2.1 Le bruit gaussien)
+(3.2 Mod\350les de bruit)

 endobj
 45 0 obj
 endobj
 45 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.1) >>

 endobj
 48 0 obj
 endobj
 48 0 obj

-(3.2.2 Le speckle)
+(3.2.1 Le bruit gaussien)

 endobj
 49 0 obj
 endobj
 49 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.2) >>

 endobj
 52 0 obj
 endobj
 52 0 obj

-(3.2.3 Le bruit \253 sel et poivre \273)
+(3.2.2 Le speckle)

 endobj
 53 0 obj
 endobj
 53 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.3) >>

 endobj
 56 0 obj
 endobj
 56 0 obj

-(3.2.4 Le bruit de Poisson)
+(3.2.3 Le bruit \253 sel et poivre \273)

 endobj
 57 0 obj
 endobj
 57 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.3.2.4) >>

 endobj
 60 0 obj
 endobj
 60 0 obj

-(4 Les techniques de r\351duction de bruit)
+(3.2.4 Le bruit de Poisson)

 endobj
 61 0 obj
 endobj
 61 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.4.1) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.4) >>

 endobj
 64 0 obj
 endobj
 64 0 obj

-(4.1 Les techniques de r\351duction de bruit)
+(4 Les techniques de r\351duction de bruit)

 endobj
 65 0 obj
 endobj
 65 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.1.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.4.1) >>

 endobj
 68 0 obj
 endobj
 68 0 obj

-(4.1.1 Les op\351rateurs de base)
+(4.1 Les techniques de r\351duction de bruit)

 endobj
 69 0 obj
 endobj
 69 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.1.1) >>

 endobj
 72 0 obj
 endobj
 72 0 obj

-(4.1.1.1 Le filtre de convolution)
+(4.1.1 Les op\351rateurs de base)

 endobj
 73 0 obj
 endobj
 73 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.1) >>

 endobj
 76 0 obj
 endobj
 76 0 obj

-(4.1.1.2 Le filtre m\351dian)
+(4.1.1.1 Le filtre de convolution)

 endobj
 77 0 obj
 endobj
 77 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.2) >>

 endobj
 80 0 obj
 endobj
 80 0 obj

-(4.1.1.3 Le filtre bilat\351ral)
+(4.1.1.2 Le filtre m\351dian)

 endobj
 81 0 obj
 endobj
 81 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.3) >>

 endobj
 84 0 obj
 endobj
 84 0 obj

-(4.1.1.4 Les algorithmes de filtrage par dictionnaire)
+(4.1.1.3 Le filtre bilat\351ral)

 endobj
 85 0 obj
 endobj
 85 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.1.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.4) >>

 endobj
 88 0 obj
 endobj
 88 0 obj

-(4.1.2 Les algorithmes de filtrage par patches)
+(4.1.1.4 Les algorithmes de filtrage par dictionnaire)

 endobj
 89 0 obj
 endobj
 89 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.4.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.1.2) >>

 endobj
 92 0 obj
 endobj
 92 0 obj

-(4.2 Les impl\351mentations sur GPU des algorithmes de filtrage)
+(4.1.2 Les algorithmes de filtrage par patches)

 endobj
 93 0 obj
 endobj
 93 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.4.2) >>

 endobj
 96 0 obj
 endobj
 96 0 obj

-(4.2.1 Le filtrage par convolution)
+(4.2 Les impl\351mentations sur GPU des algorithmes de filtrage)

 endobj
 97 0 obj
 endobj
 97 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.1) >>

 endobj
 100 0 obj
 endobj
 100 0 obj

-(4.2.2 Le filtre m\351dian)
+(4.2.1 Le filtrage par convolution)

 endobj
 101 0 obj
 endobj
 101 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.2) >>

 endobj
 104 0 obj
 endobj
 104 0 obj

-(4.2.3 Le filtre bilat\351ral)
+(4.2.2 Le filtre m\351dian)

 endobj
 105 0 obj
 endobj
 105 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.3) >>

 endobj
 108 0 obj
 endobj
 108 0 obj

-(4.2.4 Les filtres par patches)
+(4.2.3 Le filtre bilat\351ral)

 endobj
 109 0 obj
 endobj
 109 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.4.2.4) >>

 endobj
 112 0 obj
 endobj
 112 0 obj

-(5 Les techniques de segmentation des images)
+(4.2.4 Les filtres par patches)

 endobj
 113 0 obj
 endobj
 113 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.5.1) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.5) >>

 endobj
 116 0 obj
 endobj
 116 0 obj

-(5.1 Les techniques de segmentation)
+(5 Les techniques de segmentation des images)

 endobj
 117 0 obj
 endobj
 117 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.1.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.5.1) >>

 endobj
 120 0 obj
 endobj
 120 0 obj

-(5.1.1 Analyse d'histogramme)
+(5.1 Introduction)

 endobj
 121 0 obj
 endobj
 121 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.1.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.5.2) >>

 endobj
 124 0 obj
 endobj
 124 0 obj

-(5.1.2 Partitionnement de graphe)
+(5.2 Les techniques de segmentation orient\351es r\351gions)

 endobj
 125 0 obj
 endobj
 125 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.1.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.1) >>

 endobj
 128 0 obj
 endobj
 128 0 obj

-(5.1.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s)
+(5.2.1 Analyse d'histogramme)

 endobj
 129 0 obj
 endobj
 129 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.1.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.2) >>

 endobj
 132 0 obj
 endobj
 132 0 obj

-(5.1.4 Les contours actifs, ou snakes)
+(5.2.2 Partitionnement de graphe)

 endobj
 133 0 obj
 endobj
 133 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.1.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.3) >>

 endobj
 136 0 obj
 endobj
 136 0 obj

-(5.1.5 M\351thodes hybrides)
+(5.2.3 kernel-means, mean-shift et apparent\351s)

 endobj
 137 0 obj
 endobj
 137 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.5.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.5.3) >>

 endobj
 140 0 obj
 endobj
 140 0 obj

-(5.2 Les impl\351mentations des techniques de segmentation sur GPU)
+(5.3 Les techniques de segmentation par contours actifs, ou snakes)

 endobj
 141 0 obj
 endobj
 141 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.3.1) >>

 endobj
 144 0 obj
 endobj
 144 0 obj

-(5.2.1 Calcul d'histogramme)
+(5.3.1 M\351thodes hybrides)

 endobj
 145 0 obj
 endobj
 145 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.5.4) >>

 endobj
 148 0 obj
 endobj
 148 0 obj

-(5.2.2 Partitionnement de graphe)
+(5.4 Les impl\351mentations des techniques de segmentation sur GPU)

 endobj
 149 0 obj
 endobj
 149 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.4.1) >>

 endobj
 152 0 obj
 endobj
 152 0 obj

-(5.2.3 K-means, mean-shift et apparent\351s)
+(5.4.1 Calcul d'histogramme)

 endobj
 153 0 obj
 endobj
 153 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.4.2) >>

 endobj
 156 0 obj
 endobj
 156 0 obj

-(5.2.4 Level set et snakes)
+(5.4.2 Partitionnement de graphe)

 endobj
 157 0 obj
 endobj
 157 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.5.2.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.4.3) >>

 endobj
 160 0 obj
 endobj
 160 0 obj

-(5.2.5 Algorithmes hybrides)
+(5.4.3 K-means, mean-shift et apparent\351s)

 endobj
 161 0 obj
 endobj
 161 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.5.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.4.4) >>

 endobj
 164 0 obj
 endobj
 164 0 obj

-(5.3 Conclusion)
+(5.4.4 Level set et snakes)

 endobj
 165 0 obj
 endobj
 165 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.6) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.5.4.5) >>

 endobj
 168 0 obj
 endobj
 168 0 obj

-(6 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions)
+(5.4.5 Algorithmes hybrides)

 endobj
 169 0 obj
 endobj
 169 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.6.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.5.5) >>

 endobj
 172 0 obj
 endobj
 172 0 obj

-(6.1 Introduction)
+(5.5 Conclusion)

 endobj
 173 0 obj
 endobj
 173 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.6.2) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.6) >>

 endobj
 176 0 obj
 endobj
 176 0 obj

-(6.2 Pr\351sentation de l'algorithme)
+(6 La segmentation par snake polygonal orient\351 r\351gions)

 endobj
 177 0 obj
 endobj
 177 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.6.1) >>

 endobj
 180 0 obj
 endobj
 180 0 obj

-(6.2.1 Formulation)
+(6.1 Introduction)

 endobj
 181 0 obj
 endobj
 181 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.6.2) >>

 endobj
 184 0 obj
 endobj
 184 0 obj

-(6.2.2 Optimisation des calculs)
+(6.2 Pr\351sentation de l'algorithme)

 endobj
 185 0 obj
 endobj
 185 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.1) >>

 endobj
 188 0 obj
 endobj
 188 0 obj

-(6.2.3 Impl\351mentation s\351quentielle)
+(6.2.1 Formulation)

 endobj
 189 0 obj
 endobj
 189 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.2) >>

 endobj
 192 0 obj
 endobj
 192 0 obj

-(6.2.4 Performances)
+(6.2.2 Optimisation des calculs)

 endobj
 193 0 obj
 endobj
 193 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.6.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.3) >>

 endobj
 196 0 obj
 endobj
 196 0 obj

-(6.3 Impl\351mentation parall\350le GPU du snake polygonal)
+(6.2.3 Impl\351mentation s\351quentielle)

 endobj
 197 0 obj
 endobj
 197 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.2.4) >>

 endobj
 200 0 obj
 endobj
 200 0 obj

-(6.3.1 Pr\351-calculs des images cumul\351es)
+(6.2.4 Performances)

 endobj
 201 0 obj
 endobj
 201 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.6.3) >>

 endobj
 204 0 obj
 endobj
 204 0 obj

-(6.3.2 Calcul des contributions des segments)
+(6.3 Impl\351mentation parall\350le GPU du snake polygonal)

 endobj
 205 0 obj
 endobj
 205 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.6.3.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.1) >>

 endobj
 208 0 obj
 endobj
 208 0 obj

-(6.3.2.1 Cas particulier des segments dont la pente k v\351rifie |k|1)
+(6.3.1 Pr\351-calculs des images cumul\351es)

 endobj
 209 0 obj
 endobj
 209 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.2) >>

 endobj
 212 0 obj
 endobj
 212 0 obj

-(6.3.3 Performances)
+(6.3.2 Calcul des contributions des segments)

 endobj
 213 0 obj
 endobj
 213 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.6.3.2.1) >>

 endobj
 216 0 obj
 endobj
 216 0 obj

-(6.3.4 D\351termination intelligente du contour initial)
+(6.3.2.1 Cas particulier des segments dont la pente k v\351rifie |k|1)

 endobj
 217 0 obj
 endobj
 217 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.3) >>

 endobj
 220 0 obj
 endobj
 220 0 obj

-(6.3.5 Conclusion)
+(6.3.3 Performances)

 endobj
 221 0 obj
 endobj
 221 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.7) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >>

 endobj
 224 0 obj
 endobj
 224 0 obj

-(7 R\351duction de bruit par recherche des lignes de niveaux)
+(6.3.4 D\351termination intelligente du contour initial)

 endobj
 225 0 obj
 endobj
 225 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >>

 endobj
 228 0 obj
 endobj
 228 0 obj

-(7.1 Introduction)
+(6.3.5 Conclusion)

 endobj
 229 0 obj
 endobj
 229 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.2) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.7) >>

 endobj
 232 0 obj
 endobj
 232 0 obj

-(7.2 Pr\351sentation de l'algorithme)
+(7 R\351duction de bruit par recherche des lignes de niveaux)

 endobj
 233 0 obj
 endobj
 233 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.2.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.1) >>

 endobj
 236 0 obj
 endobj
 236 0 obj

-(7.2.1 Formulation)
+(7.1 Introduction)

 endobj
 237 0 obj
 endobj
 237 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.2) >>

 endobj
 240 0 obj
 endobj
 240 0 obj

-(7.2.1.1 Isolines \340 un seul segment)
+(7.2 Pr\351sentation de l'algorithme)

 endobj
 241 0 obj
 endobj
 241 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.2) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.2.1) >>

 endobj
 244 0 obj
 endobj
 244 0 obj

-(7.2.1.2 Isolines compos\351es de plusieurs segments - crit\350re d'allongement)
+(7.2.1 Formulation)

 endobj
 245 0 obj
 endobj
 245 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.1) >>

 endobj
 248 0 obj
 endobj
 248 0 obj

-(7.3 Mod\351lisation des isolines pour l'impl\351mentation parall\350le sur GPU)
+(7.2.1.1 Isolines \340 un seul segment)

 endobj
 249 0 obj
 endobj
 249 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.2) >>

 endobj
 252 0 obj
 endobj
 252 0 obj

-(7.3.1 Isolines \351valu\351es semi-globalement)
+(7.2.1.2 Isolines compos\351es de plusieurs segments - crit\350re d'allongement)

 endobj
 253 0 obj
 endobj
 253 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.3) >>

 endobj
 256 0 obj
 endobj
 256 0 obj

-(7.3.2 Isolines \340 segments pr\351-\351valu\351s - mod\350le PI-PD)
+(7.3 Mod\351lisation des isolines pour l'impl\351mentation parall\350le sur GPU)

 endobj
 257 0 obj
 endobj
 257 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.3) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.1) >>

 endobj
 260 0 obj
 endobj
 260 0 obj

-(7.3.3 Mod\350le PI-PD hybride)
+(7.3.1 Isolines \351valu\351es semi-globalement)

 endobj
 261 0 obj
 endobj
 261 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.3.3.1) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.2) >>

 endobj
 264 0 obj
 endobj
 264 0 obj

-(7.3.3.1 Le d\351tecteur de zone \340 faible pente)
+(7.3.2 Isolines \340 segments pr\351-\351valu\351s - mod\350le PI-PD)

 endobj
 265 0 obj
 endobj
 265 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.3.3) >>

 endobj
 268 0 obj
 endobj
 268 0 obj

-(7.4 R\351sultats)
+(7.3.3 Mod\350le PI-PD hybride)

 endobj
 269 0 obj
 endobj
 269 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsubsection.7.3.3.1) >>

 endobj
 272 0 obj
 endobj
 272 0 obj

-(7.5 Extension aux images couleurs)
+(7.3.3.1 Le d\351tecteur de zone \340 faible pente)

 endobj
 273 0 obj
 endobj
 273 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.5.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.4) >>

 endobj
 276 0 obj
 endobj
 276 0 obj

-(7.5.1 Expression du crit\350re)
+(7.4 R\351sultats)

 endobj
 277 0 obj
 endobj
 277 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.7.5.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.5) >>

 endobj
 280 0 obj
 endobj
 280 0 obj

-(7.5.2 R\351sultats)
+(7.5 Extension aux images couleurs)

 endobj
 281 0 obj
 endobj
 281 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.7.6) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.5.1) >>

 endobj
 284 0 obj
 endobj
 284 0 obj

-(7.6 Conclusion)
+(7.5.1 Expression du crit\350re)

 endobj
 285 0 obj
 endobj
 285 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.8) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.7.5.2) >>

 endobj
 288 0 obj
 endobj
 288 0 obj

-(8 Le filtre m\351dian sur GPU)
+(7.5.2 R\351sultats)

 endobj
 289 0 obj
 endobj
 289 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.8.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.7.6) >>

 endobj
 292 0 obj
 endobj
 292 0 obj

-(8.1 Introduction)
+(7.6 Conclusion)

 endobj
 293 0 obj
 endobj
 293 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.8.2) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.8) >>

 endobj
 296 0 obj
 endobj
 296 0 obj

-(8.2 Les transferts de donn\351es)
+(8 Le filtre m\351dian sur GPU)

 endobj
 297 0 obj
 endobj
 297 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.8.3) >>
+<< /S /GoTo /D (section.8.1) >>

 endobj
 300 0 obj
 endobj
 300 0 obj

-(8.3 Utilisation des registres)
+(8.1 Introduction)

 endobj
 301 0 obj
 endobj
 301 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.8.3.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.8.2) >>

 endobj
 304 0 obj
 endobj
 304 0 obj

-(8.3.1 La s\351lection de la valeur m\351diane)
+(8.2 Les transferts de donn\351es)

 endobj
 305 0 obj
 endobj
 305 0 obj

-<< /S /GoTo /D (subsection.8.3.2) >>
+<< /S /GoTo /D (section.8.3) >>

 endobj
 308 0 obj
 endobj
 308 0 obj

-(8.3.2 Masquage des latences)
+(8.3 Utilisation des registres)

 endobj
 309 0 obj
 endobj
 309 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.8.4) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.8.3.1) >>

 endobj
 312 0 obj
 endobj
 312 0 obj

-(8.4 R\351sultats)
+(8.3.1 La s\351lection de la valeur m\351diane)

 endobj
 313 0 obj
 endobj
 313 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.8.5) >>
+<< /S /GoTo /D (subsection.8.3.2) >>

 endobj
 316 0 obj
 endobj
 316 0 obj

-(8.5 Conclusion)
+(8.3.2 Masquage des latences)

 endobj
 317 0 obj
 endobj
 317 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.9) >>
+<< /S /GoTo /D (section.8.4) >>

 endobj
 320 0 obj
 endobj
 320 0 obj

-(9 Les filtres de convolution sur GPU)
+(8.4 R\351sultats)

 endobj
 321 0 obj
 endobj
 321 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.9.1) >>
+<< /S /GoTo /D (section.8.5) >>

 endobj
 324 0 obj
 endobj
 324 0 obj

-(9.1 Introduction)
+(8.5 Conclusion)

 endobj
 325 0 obj
 endobj
 325 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.9.2) >>
+<< /S /GoTo /D (chapter.9) >>

 endobj
 328 0 obj
 endobj
 328 0 obj

-(9.2 Impl\351mentation g\351n\351rique de la convolution non s\351parable sur GPU)
+(9 Les filtres de convolution sur GPU)

 endobj
 329 0 obj
 endobj
 329 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.9.3) >>
+<< /S /GoTo /D (section.9.1) >>

 endobj
 332 0 obj
 endobj
 332 0 obj

-(9.3 Impl\351mentation optimis\351e de la convolution non s\351parable sur GPU)
+(9.1 Introduction)

 endobj
 333 0 obj
 endobj
 333 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.9.4) >>
+<< /S /GoTo /D (section.9.2) >>

 endobj
 336 0 obj
 endobj
 336 0 obj

-(9.4 Cas de la convolution s\351parable)
+(9.2 Impl\351mentation g\351n\351rique de la convolution non s\351parable sur GPU)

 endobj
 337 0 obj
 endobj
 337 0 obj

-<< /S /GoTo /D (section.9.5) >>
+<< /S /GoTo /D (section.9.3) >>

 endobj
 340 0 obj
 endobj
 340 0 obj

-(9.5 Conclusion)
+(9.3 Impl\351mentation optimis\351e de la convolution non s\351parable sur GPU)

 endobj
 341 0 obj
 endobj
 341 0 obj

-<< /S /GoTo /D (chapter.10) >>
+<< /S /GoTo /D (section.9.4) >>

 endobj
 344 0 obj
 endobj
 344 0 obj

-(10 Conclusion g\351n\351rale)
+(9.4 Cas de la convolution s\351parable)

 endobj
 345 0 obj
 endobj
 345 0 obj

-<< /S /GoTo /D [346 0 R  /Fit ] >>
+<< /S /GoTo /D (section.9.5) >>

 endobj
 endobj

-349 0 obj <<
+348 0 obj
+(9.5 Conclusion)
+endobj
+349 0 obj
+<< /S /GoTo /D (chapter.10) >>
+endobj
+352 0 obj
+(10 Conclusion g\351n\351rale)
+endobj
+353 0 obj
+<< /S /GoTo /D [354 0 R  /Fit ] >>
+endobj
+357 0 obj <<

 /Length 296       
 /Filter /FlateDecode
 >>
 /Length 296       
 /Filter /FlateDecode
 >>


@@ -528,37 +540,37 @@ xڍPMO
 \ 2XçÿbfÃq\8ey\8cë"Zܲ\ 56\98¤   Añ\ e¤3TN\83v\16­rPì`#®\9ajßÅ\92¬¨û\8f¶<Æ\92\93Tt1)±=Ô»\898ìO]@M\19¿\14÷¾¥\1c¬\r\a\9b>TÔ}Ù\96\9f}PÎÅu»­&ü\1a\9a\9dêþY[\9aØ£wÿÃ5_=\rô\8fã_n?îH      2Y3ì¨-:Í \13FÖÙÙ¥n\1aßÈ\e\85\8b(tÎg¯6\19r\96y§Q·\9a%äÐêñd\ 6S²\93`\19KÇbí#\rÑ°xðã³(.\86ü\9d\97Eô\rZ®\81þ
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 endstream
 endobj

-346 0 obj <<
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 /Type /Page
 /Type /Page

-/Contents 349 0 R
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+/Resources 356 0 R

 /MediaBox [0 0 595.913 842.74]
 /MediaBox [0 0 595.913 842.74]

-/Parent 353 0 R
+/Parent 361 0 R

 >> endobj
 >> endobj

-347 0 obj <<
+355 0 obj <<

 /Type /XObject
 /Subtype /Form
 /FormType 1
 /PTEX.FileName (/usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensions/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-frontpage.pdf)
 /PTEX.PageNumber 1
 /Type /XObject
 /Subtype /Form
 /FormType 1
 /PTEX.FileName (/usr/share/texmf/tex/latex/upmethodology-extensions/phd_thesis/spimufcphdthesis/spimufcphdthesis-frontpage.pdf)
 /PTEX.PageNumber 1

-/PTEX.InfoDict 354 0 R
+/PTEX.InfoDict 362 0 R

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 /Resources <<
 /ExtGState <<
 /BBox [0 0 595.276 841.89]
 /Resources <<
 /ExtGState <<

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 >>/ProcSet [ /PDF /Text /ImageC ]
 /Shading <<
 >>/ProcSet [ /PDF /Text /ImageC ]
 /Shading <<

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 >>/XObject <<
 >>/XObject <<

-/Im0 359 0 R
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 >>/ColorSpace <<
 >>/ColorSpace <<

-/CS0 360 0 R
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+/CS0 368 0 R
+>>/Font << /T1_1 369 0 R/TT2 370 0 R/T1_2 371 0 R/TT1 372 0 R/TT0 373 0 R/T1_0 374 0 R>>

 /Properties <<
 /Properties <<

-/MC1 367 0 R
-/MC0 368 0 R
+/MC1 375 0 R
+/MC0 376 0 R

 >>>>
 /Length 158255    
 /Filter /FlateDecode
 >>>>
 /Length 158255    
 /Filter /FlateDecode


@@ -1176,7 +1188,7 @@ X˜T
 N¿\ê\10du\90W8g³'è÷Þ\ 4\91µÔ®Ô\82Ò\8dá\8aÚc\1e¥\95PDÒ\0åQñªµ\11dÃÃ\1f' ²<Ö\86\f\95Q§\83\8ct,\12ø\ fÿ?*WQôÿÐ\90\7fê\7fßß78>v\99<¿o\9f~ü\99öÏ_¶O÷{\9fGûý×\8d\ e̪þ\11\12@½iïÏ#Y%q¿ÿ±}óËq\1cßÞ\7fÛ\ e\9b|¸G°{\90Þ#Tý²ó\14ç>ªïÝã\87û¶ÿ     "¡¢\ 2
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 endobj
 N¿\ê\10du\90W8g³'è÷Þ\ 4\91µÔ®Ô\82Ò\8dá\8aÚc\1e¥\95PDÒ\0åQñªµ\11dÃÃ\1f' ²<Ö\86\f\95Q§\83\8ct,\12ø\ fÿ?*WQôÿÐ\90\7fê\7fßß78>v\99<¿o\9f~ü\99öÏ_¶O÷{\9fGûý×\8d\ e̪þ\11\12@½iïÏ#Y%q¿ÿ±}óËq\1cßÞ\7fÛ\ e\9b|¸G°{\90Þ#Tý²ó\14ç>ªïÝã\87û¶ÿ     "¡¢\ 2
 endstream
 endobj

-354 0 obj
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 <<
 /Creator (pdfsam-console \(Ver. 2.0.6e\))
 /Producer (iText 2.1.7 by 1T3XT)
 <<
 /Creator (pdfsam-console \(Ver. 2.0.6e\))
 /Producer (iText 2.1.7 by 1T3XT)


@@ -1184,13 +1196,13 @@ endobj
 /CreationDate (D:20121003200330+02'00')
 >>
 endobj
 /CreationDate (D:20121003200330+02'00')
 >>
 endobj

-355 0 obj
+363 0 obj

 <<
 /Type /ExtGState
 /SM 0.001
 >>
 endobj
 <<
 /Type /ExtGState
 /SM 0.001
 >>
 endobj

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 /OPM 1
 /op false
 <<
 /OPM 1
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@@ -1199,7 +1211,7 @@ endobj
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 >>
 endobj
 /SM 0.001007
 >>
 endobj

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 <<
 /OPM 1
 /op true


@@ -1208,15 +1220,15 @@ endobj
 /SM 0.001007
 >>
 endobj
 /SM 0.001007
 >>
 endobj

-358 0 obj
+366 0 obj

 <<
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 /ColorSpace /DeviceCMYK
 /ShadingType 2
 <<
 /Coords [ -128 0 128 0]
 /ColorSpace /DeviceCMYK
 /ShadingType 2

-/Function 369 0 R
+/Function 377 0 R

 >>
 endobj
 >>
 endobj

-359 0 obj
+367 0 obj

 <<
 /Type /XObject
 /Subtype /Image
 <<
 /Type /XObject
 /Subtype /Image


@@ -1306,101 +1318,101 @@ I.\7f/
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 endobj
 /N\9foÅ$\94<÷Ï/î°ó¿îY0»è­\9fª\9b½VÇ\8aI-ü)Ü·±æ\12IMð\9f\91ñÎoùÒû7ÕýÛ\ 2è\9bÂI(ä𰲧rI(þ1ò¯ä\7f\9e\8aÏárÿ\0XçiI%Ïu\ e~iÊI'r;\9f û\16\ fæ ø¿ÖIõÌø\95I¼$\92]\8an\9bÏÍ$\93~!¸ò(æ¿ÜÓòYü\15¥õOúGÌ$\92Ñ;§DFnî\92J\1f\86nùO1ó\97غNÿ\0LBÔ¯wç$\921Û\1dÐþ      $\97ÅöW%üðIfØÕs\9dod\1eRIdu\18ùÊXѳD\92Nå?\9c\1eO¬òÿ\0îh¾Iõ\93o­§2~å\9dDBI";\83ðU±#qI%?3üä~¬\9fääÍü\14ºtz©$µ«\9d\81htýÒ\92K?\92þtù¾añÏçäúgÕ¯æÛÊíp}M!$\96Ð\9d«'>e$\96\8fÄ¿\9bp±\7f8\1d\9a¦5Y½bv\14\92XY\93¹gäý?\92I*Qÿ\0r\ f7×~\ 5üÄ|\9f'úÝ;×\13\7fÓ)$¬ö     $\92Ù\e7\ eé\99ÀSI$áS?Îiâ\92J\8f?ú,Øz±r«ßæ\92KK\17é\15wû\92IR?î×\91Íÿ\0mñý\7f"÷_SçzïýßôRI\7fÿÙ
 endstream
 endobj

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+368 0 obj
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 endobj

-361 0 obj
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 /LastChar 9
 /BaseFont /BJEIEY+ConduitITC-Light
 /Type /Font
 <<
 /LastChar 9
 /BaseFont /BJEIEY+ConduitITC-Light
 /Type /Font

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 /Subtype /Type1
 /FirstChar 0
 /Subtype /Type1
 /FirstChar 0

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 >>
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 >>
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-362 0 obj
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 /Type /Font
 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0
 <<
 /LastChar 27
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 /Type /Font
 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0

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 >>
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 >>
 endobj

-363 0 obj
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 <<
 /LastChar 17
 /BaseFont /BUIFWM+ConduitITC-Bold
 /Type /Font
 <<
 /LastChar 17
 /BaseFont /BUIFWM+ConduitITC-Bold
 /Type /Font

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+/Encoding 383 0 R

 /Subtype /Type1
 /FirstChar 0
 /Subtype /Type1
 /FirstChar 0

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 >>
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 >>
 endobj

-364 0 obj
+372 0 obj

 <<
 /LastChar 0
 /BaseFont /TWFIHS+ZapfDingbatsITC
 /Type /Font
 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0
 <<
 /LastChar 0
 /BaseFont /TWFIHS+ZapfDingbatsITC
 /Type /Font
 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0

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 >>
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 /Widths [ 761]
 >>
 endobj

-365 0 obj
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 /LastChar 27
 /BaseFont /RDZXTN+Baskerville
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 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0
 <<
 /LastChar 27
 /BaseFont /RDZXTN+Baskerville
 /Type /Font
 /Subtype /TrueType
 /FirstChar 0

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 >>
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 >>
 endobj

-366 0 obj
+374 0 obj

 <<
 /LastChar 32
 /BaseFont /FVJVLC+ITCKabelStd-Book
 /Type /Font
 <<
 /LastChar 32
 /BaseFont /FVJVLC+ITCKabelStd-Book
 /Type /Font

-/Encoding 381 0 R
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 /Subtype /Type1
 /FirstChar 32
 /Subtype /Type1
 /FirstChar 32

-/FontDescriptor 382 0 R
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 >>
 endobj
 /Widths [ 250]
 >>
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-367 0 obj
+375 0 obj

 <<
 <<

-/Metadata 383 0 R
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 >>
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 >>
 endobj

-368 0 obj
+376 0 obj

 <<
 <<

-/Metadata 383 0 R
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 >>
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 >>
 endobj

-369 0 obj
+377 0 obj

 <<
 /Domain [ 0 1]
 /FunctionType 3
 /Bounds [ 0.5]
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 <<
 /Domain [ 0 1]
 /FunctionType 3
 /Bounds [ 0.5]
 /Encode [ 0 1 1 0]

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 >>
 endobj
 >>
 endobj

-370 0 obj
+378 0 obj

 <<
 /FunctionType 4
 /Domain [ 0 1 0 1]
 <<
 /FunctionType 4
 /Domain [ 0 1 0 1]


@@ -1412,18 +1424,18 @@ stream
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 endstream
 endobj
 X\85\rÂÑ  \0\0\ 4EÑUî\ 2\8a¬õJù\95Ýé\9cÁ_bA\97Ä\1e"²\ 4c
 endstream
 endobj

-371 0 obj
+379 0 obj

 <<
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 Q
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 /Producer (QuarkXPress\(R\) 8.1)


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+xÚí\98I\93Ó8\14Çïý)|C>ØHO«O\14CA\17SÃÐ\ 5\81K7\aãx\12×$¶ñB\15ß\1eɲ\13/ÝN/À\90ô\¬*E\8eßûé-\7f       ;+\a;çg¸\e}ª\94\83}&Í\13sâ\14ú\87Éä»ó³?\16gO_\ 1w\80ùRIâ,þq\18f>ç\81#õ\1cåÊY,\9dKôÞý´ø³YI\ 2_A ÌJ"})A\7f±YòÖõ\ 4 7½çóæùºy¾ÓO\82^\9a¿¹\87\99O_   á\10ì\a8hlô(P\9f\10åxDÏ*ÜZI\/`\f½N«Â\ 5\8c²e\1dUI\96Þó£Î¥G      \11\ 2\ 5÷ý\ 3¬\r%>ÁÒ\9a\aÖ¼¿âÒõ@*\94[+£¸,ãºp Gí\ f«"Ì×É\97º[x\859>¿ø \ab'þþ\98,\93ð
+¸¸¿o\84\vÌ\10¡\83\7f°[¼\aM\84O\ 5Õ\98\ 3\9f\11Öºá\eÎ\ 4£\v\97kóëâK\9d%®G\84DÏ\\8fR\8a|×ã\18ÿ\9a\81\ 5Á/ýÞá¡ÏSsV\14\8f)\9bÀh\88ò\8e(X¢/²í6N«\1dL        Áÿ\14÷\14ùp\16¸oÂt\14\9c6<¥Ðyf\93e\eVW\94\93BSå(\897\1a+\95'Éìöèð\94\1a\f©m²U\125´\98d§\1ch3ÐÄAh´\85æ\12\81Ñ\93,\8aê<L£oº\f>>Zr8ë\rÒsW騭tï¿¥ÕZ§%.Ûx[vÍ.ÊLûÖKÂ$­ºÉå\93d\9boL\1a\9bú\186]]§1ÿ½\b¨\1f%oº¶ÛW\ fÔª\877ÙÒ`ÛôÉ\84\ 6×J×7\8cZ\9aqÕQµãç¢Nªö\rÏ\ eif9\96\ f\90\10\92b\85\80ßYBÐNBì¼é9³ÚÙÜTlm¸Ùw=©\80\9dnúÀ|\85¦\9dD\98ìÿ\84\96N\fB\1f§B\80[(\ 4:U\b}v\8dþ\ eë²Lb]b\18\86Ç\17r|\ fj$
+Ê<\8eÌ\99å_\93°\ 1U\8f¬Å\818\94£;ApCdé#\9b^\ 1\0¨4Òª_ªó,ùZ\98×\80êeR/ãB\9d</6Ï««nö¨\99\94¥éû ø)\ 6\97üQê\81\11\9fq6T\ flt÷PéDÖÝd\9dö®\19:Ø\85é·ÝÝÉTF<@/¨@\1fh!¸³^`\9d^èÛ\7fgÛ÷¡Å\19\1cO\\ 43=\8dïøì{ZK$Ëí©×(é*®\8b±^\b\8dò\16ìÈK\fÅÃYÊL M¢Çò!Xï{Wj®0\86MUÄC,úôa\1aÜW\178Ê6µ\r£@Ò#B\80¯ó\1ef½ß6Y\93\84ÆW%\8e5\14È-8ÐY\ e\9f\93MwYdÒÆ\\15\r.?\8e
+\a̪;\8b\83íp´å!ܬ²ö¦¬ZoÇÕµ¥ÕÀé\8eiyX´\8b\92¦ê¦aR4\95\85ÿ\\7f¼\9bR\1dF\85ð\ 1.åa\15­Í\e¦÷üÇÛÉæ®WvîèON®MÚù²n]<¿ø0º\80¹\e/     äçøËoÓö&G¹Ùí¼¶¸s\90Ç\9aáü@Á\9b\9cßn¬ú\8c¨\93?½Qq\10\17\9dÃ5m\ e\81:á\v)::\8f\8cÆ\97\8b³ïAw06

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 /Subtype /Link
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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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+/Rect [511.92 542.395 526.044 552.383]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.2.2) >>
 >> endobj

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.2.2.1) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /A << /S /GoTo /D (subsection.2.2.2) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 503.566 526.044 513.555]
 /A << /S /GoTo /D (subsection.2.2.2) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 /A << /S /GoTo /D (subsection.2.2.3) >>
 >> endobj

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+454 0 obj <<
+/Type /Annot
+/Subtype /Link
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+>> endobj
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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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+/Rect [511.92 433.718 526.044 443.57]

 /A << /S /GoTo /D (chapter.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (chapter.3) >>
 >> endobj

-447 0 obj <<
+456 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 433.631 526.044 443.619]
+/Rect [511.92 414.216 526.044 424.205]

 /A << /S /GoTo /D (section.3.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.3.1) >>
 >> endobj

-448 0 obj <<
+457 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 414.216 526.044 424.205]
+/Rect [511.92 394.802 526.044 404.791]

 /A << /S /GoTo /D (section.3.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.3.2) >>
 >> endobj

-449 0 obj <<
+458 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 394.802 526.044 404.791]
+/Rect [511.92 375.388 526.044 385.376]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.1) >>
 >> endobj

-450 0 obj <<
+459 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 375.611 526.044 385.376]
+/Rect [511.92 355.973 526.044 365.962]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.2) >>
 >> endobj

-451 0 obj <<
+460 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 356.197 526.044 365.962]
+/Rect [511.92 336.559 526.044 346.548]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.3) >>
 >> endobj

-452 0 obj <<
+461 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 336.559 526.044 346.548]
+/Rect [511.92 317.368 526.044 327.134]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.4) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.3.2.4) >>
 >> endobj

-453 0 obj <<
+462 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [511.92 305.676 526.044 315.392]
+/Rect [511.92 286.125 526.044 295.978]

 /A << /S /GoTo /D (chapter.4) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (chapter.4) >>
 >> endobj

-454 0 obj <<
-/Type /Annot
-/Subtype /Link
-/Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
-/Rect [511.92 286.262 526.044 296.027]
-/A << /S /GoTo /D (section.4.1) >>
->> endobj
-455 0 obj <<
+463 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 266.624 526.044 276.612]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 266.624 526.044 276.612]

-/A << /S /GoTo /D (subsection.4.1.1) >>
+/A << /S /GoTo /D (section.4.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-456 0 obj <<
+464 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 247.209 526.044 257.198]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 247.209 526.044 257.198]

-/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.1) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsection.4.1.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-457 0 obj <<
+465 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 227.795 526.044 237.784]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 227.795 526.044 237.784]

-/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.2) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-458 0 obj <<
+466 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 208.381 526.044 218.37]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 208.381 526.044 218.37]

-/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.3) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-459 0 obj <<
+467 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 188.967 526.044 198.955]
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 /Subtype /Link
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-/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.4) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.3) >>

 >> endobj
 >> endobj

-460 0 obj <<
+468 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 169.552 526.044 179.541]
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-/A << /S /GoTo /D (subsection.4.1.2) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsubsection.4.1.1.4) >>

 >> endobj
 >> endobj

-461 0 obj <<
+469 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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-/A << /S /GoTo /D (section.4.2) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsection.4.1.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-462 0 obj <<
+470 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [511.92 130.724 526.044 140.713]
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 >> endobj
 >> endobj

-463 0 obj <<
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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-/A << /S /GoTo /D (subsection.4.2.2) >>
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 >> endobj
 >> endobj

-464 0 obj <<
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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-/A << /S /GoTo /D (subsection.4.2.3) >>
+/A << /S /GoTo /D (subsection.4.2.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-465 0 obj <<
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 /Subtype /Link
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-/A << /S /GoTo /D (subsection.4.2.4) >>
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 >> endobj
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+!±U\10áu\109-òIV­L\0\88س}í¾Ã¹\ eGùTlß\91ä6Û\17\96íÇ\839\9b¶iëâ\17E¦=ÞÝ´\0räÈ\9eãy\ fXÞîÌ\1f#F|ñ\rÌßj\95øÿ\98ÿáê\95Øìñ\85cþ\17æ(Wý2OÝgoâ®{Ó)±:f\98Öy1q_.8Ó~½¨Éà\'AUfac\94½°ÚÒc\1a&ïQ³\99å§E\99ÎÓÕº:âÄdâ:\8f\10ôÀá C\ 6ç²Êó>\91²\1eX\8f\ 1{ÊË4ɲDWV\89<\1cñÙ øÌñ\f®\v*7mS\8aó\89I&\91|1Ö³Mþ$\5æ\11\95ÑÑ[3±L?DYÒ"ÕÆÊú\85\96&¾»Ø.\9e\e¿u\92G۸ܦNS\a¨ q\14ýk\88iãJ*ë\91]9Z\91h/O^\rX
+u~³S¦hÄ, ë©#ò\95>Ôj])Æ&z\86v°ý\10[öX7e:ÉëÇ\fZÇZ\93\1a\9eÆí»>S\95\08Òdù¸°z¸p%\8bÌf½\vx\98èÍß\9eIÙN.\ 1\9bPqên*¿Öït\13Ð(D\82¸7nµjYðõ}¤]\95ªö\f
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+/Annots [ 474 0 R 480 0 R 481 0 R 482 0 R 483 0 R 484 0 R 485 0 R 486 0 R 487 0 R 488 0 R 489 0 R 490 0 R 491 0 R 492 0 R 493 0 R 494 0 R 495 0 R 496 0 R 497 0 R 498 0 R 499 0 R 500 0 R 501 0 R 502 0 R 503 0 R 504 0 R 505 0 R 506 0 R 507 0 R 508 0 R 509 0 R 510 0 R 511 0 R ]

 >> endobj
 >> endobj

-466 0 obj <<
+474 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 729.226 497.697 739.078]
+/Rect [483.574 729.138 497.697 739.127]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.4.2.4) >>
+>> endobj
+480 0 obj <<
+/Type /Annot
+/Subtype /Link
+/Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
+/Rect [483.574 698.037 497.697 707.753]

 /A << /S /GoTo /D (chapter.5) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (chapter.5) >>
 >> endobj

-472 0 obj <<
+481 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 709.384 497.697 719.372]
+/Rect [483.574 678.579 497.697 688.344]

 /A << /S /GoTo /D (section.5.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.5.1) >>
 >> endobj

-473 0 obj <<
+482 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 689.629 497.697 699.618]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.1.1) >>
+/Rect [483.574 659.121 497.697 668.887]
+/A << /S /GoTo /D (section.5.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-474 0 obj <<
+483 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 669.875 497.697 679.863]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.1.2) >>
+/Rect [483.574 639.664 497.697 649.429]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-475 0 obj <<
+484 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 650.12 497.697 660.109]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.1.3) >>
+/Rect [483.574 620.206 497.697 629.971]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-476 0 obj <<
+485 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 630.366 497.697 640.354]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.1.4) >>
+/Rect [483.574 600.524 497.697 610.513]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.3) >>

 >> endobj
 >> endobj

-477 0 obj <<
+486 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 610.835 497.697 620.6]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.1.5) >>
+/Rect [483.574 581.29 497.697 591.055]
+/A << /S /GoTo /D (section.5.3) >>

 >> endobj
 >> endobj

-478 0 obj <<
+487 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 591.08 497.697 600.845]
-/A << /S /GoTo /D (section.5.2) >>
+/Rect [483.574 561.609 497.697 571.597]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.3.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-479 0 obj <<
+488 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 571.102 497.697 581.091]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.1) >>
+/Rect [483.574 542.151 497.697 552.14]
+/A << /S /GoTo /D (section.5.4) >>

 >> endobj
 >> endobj

-480 0 obj <<
+489 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 551.348 497.697 561.336]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.2) >>
+/Rect [483.574 522.693 497.697 532.682]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.4.1) >>

 >> endobj
 >> endobj

-481 0 obj <<
+490 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 531.593 497.697 541.582]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.3) >>
+/Rect [483.574 503.235 497.697 513.224]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.4.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-482 0 obj <<
+491 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 511.839 497.697 521.827]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.4) >>
+/Rect [483.574 483.777 497.697 493.766]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.4.3) >>

 >> endobj
 >> endobj

-483 0 obj <<
+492 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 492.084 497.697 502.073]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.5.2.5) >>
+/Rect [483.574 464.32 497.697 474.308]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.4.4) >>

 >> endobj
 >> endobj

-484 0 obj <<
+493 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 472.33 497.697 481.947]
-/A << /S /GoTo /D (section.5.3) >>
+/Rect [483.574 444.862 497.697 454.85]
+/A << /S /GoTo /D (subsection.5.4.5) >>

 >> endobj
 >> endobj

-485 0 obj <<
+494 0 obj <<
+/Type /Annot
+/Subtype /Link
+/Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
+/Rect [483.574 425.404 497.697 435.022]
+/A << /S /GoTo /D (section.5.5) >>
+>> endobj
+495 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 439.609 497.697 449.461]
+/Rect [483.574 394.166 497.697 404.019]

 /A << /S /GoTo /D (chapter.6) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (chapter.6) >>
 >> endobj

-486 0 obj <<
+496 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 419.767 497.697 429.756]
+/Rect [483.574 374.621 497.697 384.61]

 /A << /S /GoTo /D (section.6.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.6.1) >>
 >> endobj

-487 0 obj <<
+497 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 400.013 497.697 410.001]
+/Rect [483.574 355.163 497.697 365.152]

 /A << /S /GoTo /D (section.6.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.6.2) >>
 >> endobj

-488 0 obj <<
+498 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 380.258 497.697 390.247]
+/Rect [483.574 335.706 497.697 345.694]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.1) >>
 >> endobj

-489 0 obj <<
+499 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 360.504 497.697 370.492]
+/Rect [483.574 316.248 497.697 326.237]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.2) >>
 >> endobj

-490 0 obj <<
+500 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 340.749 497.697 350.738]
+/Rect [483.574 296.79 497.697 306.779]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.3) >>
 >> endobj

-491 0 obj <<
+501 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 320.995 497.697 330.983]
+/Rect [483.574 277.332 497.697 287.321]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.4) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.2.4) >>
 >> endobj

-492 0 obj <<
+502 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 301.24 497.697 311.229]
+/Rect [483.574 257.874 497.697 267.863]

 /A << /S /GoTo /D (section.6.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.6.3) >>
 >> endobj

-493 0 obj <<
+503 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 281.486 497.697 291.474]
+/Rect [483.574 238.416 497.697 248.405]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.1) >>
 >> endobj

-494 0 obj <<
+504 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 261.955 497.697 271.72]
+/Rect [483.574 218.959 497.697 228.947]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.2) >>
 >> endobj

-495 0 obj <<
+505 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 242.2 497.697 251.965]
+/Rect [483.574 199.501 497.697 209.119]

 /A << /S /GoTo /D (subsubsection.6.3.2.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsubsection.6.3.2.1) >>
 >> endobj

-496 0 obj <<
+506 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 222.446 497.697 232.211]
+/Rect [483.574 180.043 497.697 190.032]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.3) >>
 >> endobj

-497 0 obj <<
+507 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 202.468 497.697 212.456]
+/Rect [483.574 160.585 497.697 170.574]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.4) >>
 >> endobj

-498 0 obj <<
+508 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 182.937 497.697 192.331]
+/Rect [483.574 141.127 497.697 151.116]

 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.6.3.5) >>
 >> endobj

-499 0 obj <<
+509 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 149.992 497.697 159.845]
+/Rect [483.574 109.89 497.697 119.742]

 /A << /S /GoTo /D (chapter.7) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (chapter.7) >>
 >> endobj

-500 0 obj <<
+510 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 130.15 497.697 140.139]
+/Rect [483.574 90.345 497.697 100.334]

 /A << /S /GoTo /D (section.7.1) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (section.7.1) >>
 >> endobj

-501 0 obj <<
-/Type /Annot
-/Subtype /Link
-/Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
-/Rect [483.574 110.396 497.697 120.385]
-/A << /S /GoTo /D (section.7.2) >>
->> endobj
-502 0 obj <<
-/Type /Annot
-/Subtype /Link
-/Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
-/Rect [483.574 90.641 497.697 100.63]
-/A << /S /GoTo /D (subsection.7.2.1) >>
->> endobj
-503 0 obj <<
+511 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [483.574 70.887 497.697 80.876]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [483.574 70.887 497.697 80.876]

-/A << /S /GoTo /D (subsubsection.7.2.1.1) >>
+/A << /S /GoTo /D (section.7.2) >>

 >> endobj
 >> endobj

-508 0 obj <<
-/D [506 0 R /XYZ -2.134 859.047 null]
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 >> endobj

-505 0 obj <<
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+/Font << /F25 360 0 R /F66 408 0 R /F77 517 0 R /F39 409 0 R /F78 518 0 R >>

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 >> endobj
 /ProcSet [ /PDF /Text ]
 >> endobj

-538 0 obj <<
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj

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 >> endobj
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 /A << /S /GoTo /D (section.8.3) >>
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 >> endobj
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 /A << /S /GoTo /D (subsection.8.3.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subsection.8.3.2) >>
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 /A << /S /GoTo /D (section.8.4) >>
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-\ f\82ß÷ô{O¿@Ò»½5eü\13­\7f½¨½Q\89ÑyP\9f/ôýær¯.]%\ 5×eë¦\a\93åÿ\8fß4º*7ä·T\15\89Qe´×Ê&VÙ\10\16¨@B¿\9a~_þÍ\ 3£\8f \99\fµ\1aC\ 3GA\11       \90]#áÝW.Õg~z'&Z¥\9ctÈM¢Ê,\88ù×ÙE\99W%\95ª8Nµ¶IY¤\10°\ 6\ 4hÞóáÚw»½1iüûΪ¸îºÚÏ\88°±\e\98p|°\99n\17\7ft\8cïÜ$\84\9d\86\1d~\1a\aA<ØT1Ï28FMnéÜNgñ\v&4×n\9a\99ô9ìwý§\9dQqWóÇõn\10\96®\96]ãÐ,Ç£\e\1a\11Û\8cý\1eµ\ 5M÷ V\96V¬Nï\8e\8d¯;ä² ÁÌ_\12\ 3ßæ8úiªY
-¬Û\ 5¿iÜ×Çæ      µ\144)\bÀ\7fÝò\85¡Ï¾Eú(\84çÅ3 \82\ fã2MA@*\16\ 2<ÛôÓq·\a\vø¦\1eæ)\1c!7ª\8f\98¼ñ\f;.¨ó\88\16b3\1d\9eüó\82r­­ÄÐ\b\91¡­-c?\f#ÚùóÎdq=ûq`\86\83\83\13\0Õ×\ 3\98Õ1\92î\8f@Í\9f\16¸u< \ 6Â1Ô«¥\88\ f\r\81ÀÍûû  \8fIxy+tp\r\18ó¯h\80\97Éⶦ\98\ 1\88|\91å`\89ö(D\8e\10\08\8a\0\18\ fx5\16êá\16\87Öýâ\1f]M\8aÑÖA¤Ö]³t\f÷ 
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-*\1dÇ:@f®ææ-9 8i\ 18/½\9f2¼®\9a\8a\82û\82Ѿ\88\13*c\10«|\8f·cDáOð\rÈÅ©8Ða2\88\14\ 5\0)\94\89\18tW.º`\95\1d\17T N}jL½;Ã\17³Ø\96»ëTBgf\18\f~sèÙ\r\90øÜÇ4;<3:ç¨JÕ\82¿M\aIh\84êüPûÃø>0S\9eèÕÆoSBI¹Õë&Æf¨çÉ«\v\8fù6¦&d\vÍ6?x\19ÂÙ6¦Ã\90Ï\91Cù}}5\1cÆ[Á\12Ó*Mòn\ f\9d\ e´\8cÅ)7Ò\1c|\9bì_Ý\18\19¾R\91°\8bQ2O\ 4ÔÄ\9c\1fU::\7fÞÜ´Ýb\9b\a/Í(Uê;u¶_,´   ý\9d$^\13\13µSG       \7f\94©j²m9UËù\7f(Ó3\1cºF¨\rÐ:ÉÈ8\83O\8e¯ÐþXi\99b6%\94\8eáá`im\f4YvDmn\9b$¸êà)ò~b¾\1e¹¯gì¿ÿRI@\17Ö?J\7fZx¨Ä\91\92Ó\9bãvÖA}¤ñ\81:¨Åç\8aÖ åøõ¹\82A\81ÿ\ðs\ 5f\ fo\8a\0\81Ç\98\80éÛ\98@¼ÿN1a¹8âW]ùõ0Òö<\99'ì\19\8fYosáÅc\17E^¾\99\a%Jy\9a\16N\82\0-O^OýyÆß¼k ù¡V`éOµ\99cü\17Jð\ f1
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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.4287006) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
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 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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+/Rect [143.299 95.782 160.455 108.225]

 /A << /S /GoTo /D (figure.4.3) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.4.3) >>
 >> endobj

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (subfigure.4.1.3) >>
 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj
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 >> endobj

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 /Type /Annot
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 >> endobj
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-/A << /S /GoTo /D (cite.arora1998approximation) >>
+/Rect [354.12 509.683 368.243 519.672]
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+/Rect [479.01 496.134 493.134 506.123]
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+/Rect [160.365 482.585 174.488 492.574]
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+/Rect [421.087 241.836 435.211 251.825]
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-¹Ã1\ 2*I\11¿       \1c\8dB\7fµw.5«4»(H,é|\168ðè9+I\9e&\1dö\15\ ev\86¨Ì\ 6k\17¤çIN|2>Cõ÷\95YÑMgkë\82tÊ)\b\1aìÔ\19Í\ 5Ó¶Ù\95Q¢À\9eC\f\8däpr\9c­&ÃjÀ\17,*U\8e1·®^Þ^ýxEc\87\e\83\18\f\ 2\ 2ù\8c "I\94möÇ«7?\84\9b\ 3:¡\94AbÌæ_\8czÜÄ\88\1dicëÍë«¿I\86n9á4Vè\ 2h÷bíKFeA\94d\e\8aåSåç]\b£*D$\8b\13\axIj\11\a.·\1eÕ¸õA-íQ\14DÖL\98\91·.8ãÄù*8ùtèåj±¥6!\ 1°¡
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-\9d¬Qu¹\8csùv\ e¶\1f\a1UR\8aíÞB\7fJ\81óù!6ÓE\1a\85j/Kk<«$\92abZj\7fI\86°\88 R0§?ç¥]\95èØð\ 5\ 6î×-\89è Øì%v­Î1sÄ{#ÿÈ-\17\88\80\96@Ã\85-h\99\80yàÍÚëâTã_¸Úv¬[\85ID¥¾º¹\9fJ\9c@;\16Ý\8f£°\9f0%P⡹\9c\89\86Ünå+\1a@8²^\0Ìw&j_Ý-û\89Þlû²áKH/\1e7\ 5\ f\8e\tùcQ\17'\95\13¥\14\ 5Æù¤¨¡×¾à
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.fulkerson2012really) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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+/Subtype /Link
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 >> endobj
 >> endobj

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+/Subtype /Link
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+/Rect [296.072 179.28 316.26 189.269]
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 >> endobj
 >> endobj

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+/Subtype /Link
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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj
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1\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0À/lAy²
 endstream
 endobj

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+1194 0 obj <<

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
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 >> endobj

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+1174 0 obj <<

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
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 >> endobj

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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+/Rect [241.007 258.365 255.13 268.354]

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 >> endobj
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 >> endobj

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+1176 0 obj <<

 /Type /Annot
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.snakegvfopencl12) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 /A << /S /GoTo /D (figure.5.10) >>
 >> endobj

-1180 0 obj <<
+1211 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

-/Rect [255.16 655.723 275.349 665.712]
+/Rect [255.16 655.947 275.349 665.712]

 /A << /S /GoTo /D (cite.zheng2012fast) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.zheng2012fast) >>
 >> endobj

-1181 0 obj <<
+1212 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [98.751 595.857 112.874 605.846]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [98.751 595.857 112.874 605.846]
 /A << /S /GoTo /D (cite.li2011robust) >>
 >> endobj

-1182 0 obj <<
+1213 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [168.404 495.343 182.527 505.332]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [168.404 495.343 182.527 505.332]
 /A << /S /GoTo /D (cite.snakegvfopencl12) >>
 >> endobj

-1183 0 obj <<
+1214 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [276.972 247.026 285.03 257.015]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [276.972 247.026 285.03 257.015]
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 >> endobj

-1184 0 obj <<
+1215 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

-/Rect [367.891 220.152 382.015 229.917]
+/Rect [367.891 219.928 382.015 229.917]

 /A << /S /GoTo /D (cite.5459410) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.5459410) >>
 >> endobj

-1185 0 obj <<
+1216 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Rect [414.888 192.83 422.946 202.818]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Rect [316.516 179.28 330.639 189.269]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Rect [316.516 179.28 330.639 189.269]
 /A << /S /GoTo /D (cite.martin2001database) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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 >> endobj
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 >> endobj

-1188 0 obj <<
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [188.919 68.683 212.141 81.127]
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 >> endobj

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 /Subtype /Link
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+/Type /Annot
+/Subtype /Link
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+/Rect [172.67 253.299 186.793 263.288]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.ChesnaudRB99) >>
 >> endobj

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+1299 0 obj <<

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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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+/Rect [489.639 95.782 497.697 108.225]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (algocfline.2) >>
 >> endobj

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+1300 0 obj <<

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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [428.464 68.683 436.522 81.127]
+/Rect [428.464 82.232 436.522 94.676]

 /A << /S /GoTo /D (algocfline.3) >>
 >> endobj
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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

-1262 0 obj <<
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+1296 0 obj <<
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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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6Ù?õ{8\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0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6Ù?õ{8\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0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-/Rect [366.619 412.856 383.775 425.168]
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+/A << /S /GoTo /D (figure.6.5) >>

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 >> endobj

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 >> endobj

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+/Rect [455.331 95.782 469.454 108.225]
+/A << /S /GoTo /D (AlgoLine3.21) >>

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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj

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 /Type /Annot
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 >> endobj

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 >> endobj
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 /Producer (GPL Ghostscript 9.05)
 /CreationDate (D:20131008174443+02'00')


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 /Creator (fig2dev Version 3.2 Patchlevel 5d)
 >>
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 <<
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 >>
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 >>
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 /Type /FontDescriptor
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 >>
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 >>
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 endobj

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 >>>>
 /Length 317
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 <<
 /Producer (GPL Ghostscript 9.05)
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 <<
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 >>>>
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-1434 0 obj
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 /Creator (fig2dev Version 3.2 Patchlevel 5d)
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 >> endobj
 >> endobj

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 /ProcSet [ /PDF /Text ]
 >> endobj

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 stream
 /Filter /FlateDecode
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [184.452 672.738 192.51 684.93]
 /A << /S /GoTo /D (algocfline.4) >>
 >> endobj

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+1735 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [260.16 587.731 268.218 600.175]
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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

-1722 0 obj <<
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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj

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 Ú\92dJÓh\17Ìzë\0,/kq\10Yü\12\94Í,},iß#ÛïÖ|Ùd\Ññ¶¦qäù÷g<~þÜƹ\ 1m|û\86cÝ°èj«\1f\ 5v:(d\aý\8fÛ\96ï/_¿¾ÆÍ\16}¡üÈ\1f\7fà\7fær!\ 6W·ûÛ¹¶æ\97ÁMBªk¤\91º»Wrû¨qøD"jk"Ʋ\9e=5p<j\84\92\r\11¼à}ã\18\ 6\8fûs\8f\87\9b\82+ÇÝ\16\14\ 6³­\8e\8b+WËÕïwâ\ 4\ 2°ñ~O\bg×á¶\´\ 63\ e\13Ð\95×µ7C¦ÃG¢aì&»°\88o/Ù?åƼv×\18Æ&R>HÄe\1cNæÖ\9b\94      G\84ï\1c\81ûÿ ]UMÜ\10\ 4\13g3\8f~\99'\981ªýN\18kÉ\16Ò³8\ 1\r3 IéV©²}¤\fáLùÕªë,N7^£b\88Ód\r\94µ{Þ,ÝB\ f·=-®\v~\1f\8aÑrè<³ñ¼_îÍr´½Þ\9b#\9bù`Xº3N˵\ 59¶f\1a\9eçzÜ\e\9e÷Ï&¢-<\87\1a\958lg îÞßÏ\87͵0i\81¼\9fî·!\8cÿ\aa\19R^
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 Ú\92dJÓh\17Ìzë\0,/kq\10Yü\12\94Í,},iß#ÛïÖ|Ùd\Ññ¶¦qäù÷g<~þÜƹ\ 1m|û\86cÝ°èj«\1f\ 5v:(d\aý\8fÛ\96ï/_¿¾ÆÍ\16}¡üÈ\1f\7fà\7fær!\ 6W·ûÛ¹¶æ\97ÁMBªk¤\91º»Wrû¨qøD"jk"Ʋ\9e=5p<j\84\92\r\11¼à}ã\18\ 6\8fûs\8f\87\9b\82+ÇÝ\16\14\ 6³­\8e\8b+WËÕïwâ\ 4\ 2°ñ~O\bg×á¶\´\ 63\ e\13Ð\95×µ7C¦ÃG¢aì&»°\88o/Ù?åƼv×\18Æ&R>HÄe\1cNæÖ\9b\94      G\84ï\1c\81ûÿ ]UMÜ\10\ 4\13g3\8f~\99'\981ªýN\18kÉ\16Ò³8\ 1\r3 IéV©²}¤\fáLùÕªë,N7^£b\88Ód\r\94µ{Þ,ÝB\ f·=-®\v~\1f\8aÑrè<³ñ¼_îÍr´½Þ\9b#\9bù`Xº3N˵\ 59¶f\1a\9eçzÜ\e\9e÷Ï&¢-<\87\1a\958lg îÞßÏ\87͵0i\81¼\9fî·!\8cÿ\aa\19R^
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 endobj

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 endobj

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 endobj
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 endobj

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+1754 0 obj <<

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [244.577 486.523 270.831 498.967]
 /A << /S /GoTo /D (subsection.7.3.2) >>
 >> endobj

-1730 0 obj <<
+1755 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [100.494 320.435 117.65 332.879]
 /A << /S /GoTo /D (figure.7.9) >>
 >> endobj

-1731 0 obj <<
+1756 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 /A << /S /GoTo /D (subfigure.7.10.1) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [69.87 293.468 106.422 305.78]
 /A << /S /GoTo /D (subfigure.7.10.1) >>
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj

-1735 0 obj <<
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [181.109 68.683 217.051 81.127]
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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 /MediaBox [0 0 595.913 842.74]

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 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [160.912 361.597 197.464 374.04]
 /A << /S /GoTo /D (subfigure.7.10.4) >>
 >> endobj

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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [210.378 361.597 246.93 374.04]
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 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj
 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 /ProcSet [ /PDF /Text ]
 >> endobj

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 endobj
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 /MediaBox [0 0 595.913 842.74]

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 >> endobj

-1790 0 obj <<
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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [370.872 285.607 388.028 297.919]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.8) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [370.872 285.607 388.028 297.919]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.8) >>
 >> endobj

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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [69.87 175.746 93.091 189.526]
 /A << /S /GoTo /D (figure.7.11) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [69.87 175.746 93.091 189.526]
 /A << /S /GoTo /D (figure.7.11) >>
 >> endobj

-1793 0 obj <<
+1818 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [144.339 117.347 161.495 129.66]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.6) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [144.339 117.347 161.495 129.66]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.6) >>
 >> endobj

-1794 0 obj <<
+1819 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [172.775 117.347 189.931 129.66]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.7) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [172.775 117.347 189.931 129.66]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.7) >>
 >> endobj

-1795 0 obj <<
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Rect [210.251 117.347 227.407 129.66]
 /A << /S /GoTo /D (equation.7.2.8) >>
 >> endobj
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
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 >> endobj

-1799 0 obj <<
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+2677 0 obj <<

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 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.fulkerson2012really) >>
 >> endobj

-2653 0 obj <<
+2678 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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 /A << /S /GoTo /D (figure.5.7) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.5.7) >>
 >> endobj

-2654 0 obj <<
+2679 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

-/Rect [114.357 367.393 134.546 377.382]
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 >> endobj
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 >> endobj

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+2680 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /A << /S /GoTo /D (figure.5.8) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.5.8) >>
 >> endobj

-2656 0 obj <<
+2681 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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 /A << /S /GoTo /D (figure.5.9) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.5.9) >>
 >> endobj

-2657 0 obj <<
+2682 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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 /A << /S /GoTo /D (cite.snakegvf06) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.snakegvf06) >>
 >> endobj

-2658 0 obj <<
+2683 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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 /A << /S /GoTo /D (figure.5.10) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.5.10) >>
 >> endobj

-2659 0 obj <<
+2684 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[0 1 0]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (cite.martin2001database) >>
 >> endobj

-2660 0 obj <<
+2685 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [483.574 240.718 497.697 250.335]
+/Rect [483.574 212.436 497.697 222.054]

 /A << /S /GoTo /D (figure.5.11) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.5.11) >>
 >> endobj

-2661 0 obj <<
+2686 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]
 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.6.1) >>
 >> endobj

-2662 0 obj <<
+2687 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

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 /A << /S /GoTo /D (figure.6.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.6.2) >>
 >> endobj

-2663 0 obj <<
+2688 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
 /Border[0 0 1]/H/I/C[1 0 0]

-/Rect [168.324 101.876 185.479 114.319]
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 /A << /S /GoTo /D (figure.6.2) >>
 >> endobj
 /A << /S /GoTo /D (figure.6.2) >>
 >> endobj

-2664 0 obj <<
-/Type /Annot
-/Subtype /Link
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-/Rect [483.574 104.079 497.697 114.068]
-/A << /S /GoTo /D (figure.6.3) >>
->> endobj
-2665 0 obj <<
+2689 0 obj <<

 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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-/A << /S /GoTo /D (figure.6.4) >>
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 >> endobj
 >> endobj

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-¥âj&¼\1f¨êç4\8aK\99ÊEj@±(Ëâ@Ùò\bÍ¡h\8e{ü2àö Æ\ 5\9fí\v\ e\7f\v\89B\88H\0ëLB\87e\17`f]yéh\ 3TóM\15¸Í|   \ 6\9f\ôîÒ\95²­Nô!\14\ eÄq\94i\7f²í×\9f½\ f)ÒÐ\86q\8eü\92\90B~\ 35Ì¿¨\86z\1eR ²åâ/ZmÍ\8fcH\91Ç\91\92Ù\91u(²\8e\9f\11\ï9gS)\ 5EjÊo\82*\ 2\12Ê\92ôárݲ\80Ö\86ä\9eÀÙ%`½\9e*¢¥\9fRò\92bQµÝÖÛ2\1c¸æ`âIö0\17\19Xâ4ÿÞßØh \81!«b\ 5(\90\8cò\82o³â\10«Y\14C\0¼I£\«\a+\8b`\89â;ð\14dª\88D\9a,\98â\1c.Í\ 3     £\15m92dd`8:]B\ 6W\98§;'L+e!( \81°Ø]÷\f>¸\80Á\177¯\11\1co\89d˽T\85ù8:Ç\ 4]häY\94s¸\0´T3\83\91ÞP\ 1ðX\9aRKØbþ'\893\a+9\12ç\15    c¾],\83ö¶°\8fÉ1Åf,R\19I­\16á\8e«×&rýzá­}Q
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-       ³E\99ùã7È Ïø<YÌËÌqO¡Kj¯\85ºvÃð\aÙ²Ê\8eà\8f\8c\1dã3̵µÿ\e\11´¦ÿvh¾÷\82g_·®\vWú\15\92\1e>¢¦qé(\8c½Â\ 2õ4SIÏ\ 1Q$îée¦=í\96§Ü\95\1fº\19\86
-^;\f\85³\80m*\15ðß\97\9câ±ùôÜhé\ eÛÞ¦|\1dDü°Ùõ\ 3àµ4éãç³ÛGÿ\ 3Qtô)
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+¸µ\1e#6a2lVº\95$\9bw+q4Hüu­ÕÓ:Ô6\19\ fc帢ÐA±%\12Ï×;Êd<õjM\11\b1g\9f \88YÕ\84_\1fUePöf¥ï\8aÃH\eî»$ü\8f9æ\8eàë\9aÞ:\rm\96n&Òß¡¼^o\1c5´qêß6\8d\ 6ï
+\97Ê/.    g\f\87´²=4\96ûS¶\97.>ûÐI\ 6\17\bÙq¯s¹      ³I\18ÇvV¶ï\9b
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 /Type /Annot
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 /Type /Annot
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Type /Annot
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 >> endobj

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 /Type /Annot
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 /Type /Annot
 /Subtype /Link
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 /Subtype /Link
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 /Subtype /Link
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-2778 0 obj
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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 /Count 6

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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+2610 0 obj <<

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 >> endobj

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 >> endobj

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 >> endobj

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 /Count 2

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 >> endobj

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 /Count 36
 /Type /Pages
 /Count 36

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 >> endobj

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 /Count 36

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 >> endobj

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+2849 0 obj <<

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 /Count 36
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 /Count 36

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 >> endobj

-2824 0 obj <<
+2850 0 obj <<

 /Type /Pages
 /Count 36
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 /Count 36

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 >> endobj

-2825 0 obj <<
+2851 0 obj <<

 /Type /Pages
 /Count 2
 /Type /Pages
 /Count 2

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 >> endobj

-2826 0 obj <<
+2852 0 obj <<

 /Type /Pages
 /Count 146
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 /Count 146

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-2827 0 obj <<
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 /Type /Outlines
 /First 3 0 R
 /Type /Outlines
 /First 3 0 R

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+>> endobj
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 343 0 obj <<
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 >> endobj
 343 0 obj <<
 /Title 344 0 R
 /A 341 0 R

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-/Prev 319 0 R
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+/Prev 339 0 R
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 339 0 obj <<
 /Title 340 0 R
 /A 337 0 R
 >> endobj
 339 0 obj <<
 /Title 340 0 R
 /A 337 0 R

-/Parent 319 0 R
+/Parent 327 0 R

 /Prev 335 0 R
 /Prev 335 0 R

+/Next 343 0 R

 >> endobj
 335 0 obj <<
 /Title 336 0 R
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 >> endobj
 335 0 obj <<
 /Title 336 0 R
 /A 333 0 R

-/Parent 319 0 R
+/Parent 327 0 R

 /Prev 331 0 R
 /Next 339 0 R
 >> endobj
 331 0 obj <<
 /Title 332 0 R
 /A 329 0 R
 /Prev 331 0 R
 /Next 339 0 R
 >> endobj
 331 0 obj <<
 /Title 332 0 R
 /A 329 0 R

-/Parent 319 0 R
-/Prev 327 0 R
+/Parent 327 0 R

 /Next 335 0 R
 >> endobj
 327 0 obj <<
 /Title 328 0 R
 /A 325 0 R
 /Next 335 0 R
 >> endobj
 327 0 obj <<
 /Title 328 0 R
 /A 325 0 R

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-/Prev 323 0 R
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 323 0 obj <<
 /Title 324 0 R
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 >> endobj
 323 0 obj <<
 /Title 324 0 R
 /A 321 0 R

-/Parent 319 0 R
-/Next 327 0 R
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 >> endobj
 319 0 obj <<
 /Title 320 0 R
 /A 317 0 R
 >> endobj
 319 0 obj <<
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 /A 317 0 R

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-/Prev 287 0 R
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 >> endobj
 315 0 obj <<
 /Title 316 0 R
 /A 313 0 R
 >> endobj
 315 0 obj <<
 /Title 316 0 R
 /A 313 0 R

-/Parent 287 0 R
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 /Prev 311 0 R
 >> endobj
 311 0 obj <<
 /Title 312 0 R
 /A 309 0 R
 /Prev 311 0 R
 >> endobj
 311 0 obj <<
 /Title 312 0 R
 /A 309 0 R

-/Parent 287 0 R
-/Prev 299 0 R
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 /Next 315 0 R
 >> endobj
 307 0 obj <<
 /Title 308 0 R
 /A 305 0 R
 /Next 315 0 R
 >> endobj
 307 0 obj <<
 /Title 308 0 R
 /A 305 0 R

-/Parent 299 0 R
+/Parent 295 0 R

 /Prev 303 0 R
 /Prev 303 0 R

+/Next 319 0 R
+/First 311 0 R
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+/Count 2

 >> endobj
 303 0 obj <<
 /Title 304 0 R
 /A 301 0 R
 >> endobj
 303 0 obj <<
 /Title 304 0 R
 /A 301 0 R

-/Parent 299 0 R
+/Parent 295 0 R
+/Prev 299 0 R

 /Next 307 0 R
 >> endobj
 299 0 obj <<
 /Title 300 0 R
 /A 297 0 R
 /Next 307 0 R
 >> endobj
 299 0 obj <<
 /Title 300 0 R
 /A 297 0 R

-/Parent 287 0 R
-/Prev 295 0 R
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+/Parent 295 0 R
+/Next 303 0 R

 >> endobj
 295 0 obj <<
 /Title 296 0 R
 /A 293 0 R
 >> endobj
 295 0 obj <<
 /Title 296 0 R
 /A 293 0 R

-/Parent 287 0 R
-/Prev 291 0 R
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 >> endobj
 291 0 obj <<
 /Title 292 0 R
 /A 289 0 R
 >> endobj
 291 0 obj <<
 /Title 292 0 R
 /A 289 0 R

-/Parent 287 0 R
-/Next 295 0 R
+/Parent 231 0 R
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 >> endobj
 287 0 obj <<
 /Title 288 0 R
 /A 285 0 R
 >> endobj
 287 0 obj <<
 /Title 288 0 R
 /A 285 0 R

-/Parent 2827 0 R
-/Prev 223 0 R
-/Next 319 0 R
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-/Count 7
+/Parent 279 0 R
+/Prev 283 0 R

 >> endobj
 283 0 obj <<
 /Title 284 0 R
 /A 281 0 R
 >> endobj
 283 0 obj <<
 /Title 284 0 R
 /A 281 0 R

-/Parent 223 0 R
-/Prev 271 0 R
+/Parent 279 0 R
+/Next 287 0 R

 >> endobj
 279 0 obj <<
 /Title 280 0 R
 /A 277 0 R
 >> endobj
 279 0 obj <<
 /Title 280 0 R
 /A 277 0 R

-/Parent 271 0 R
+/Parent 231 0 R

 /Prev 275 0 R
 /Prev 275 0 R

+/Next 291 0 R
+/First 283 0 R
+/Last 287 0 R
+/Count 2

 >> endobj
 275 0 obj <<
 /Title 276 0 R
 /A 273 0 R
 >> endobj
 275 0 obj <<
 /Title 276 0 R
 /A 273 0 R

-/Parent 271 0 R
+/Parent 231 0 R
+/Prev 255 0 R

 /Next 279 0 R
 >> endobj
 271 0 obj <<
 /Title 272 0 R
 /A 269 0 R
 /Next 279 0 R
 >> endobj
 271 0 obj <<
 /Title 272 0 R
 /A 269 0 R

-/Parent 223 0 R
-/Prev 267 0 R
-/Next 283 0 R
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-/Last 279 0 R
-/Count 2
+/Parent 267 0 R

 >> endobj
 267 0 obj <<
 /Title 268 0 R
 /A 265 0 R
 >> endobj
 267 0 obj <<
 /Title 268 0 R
 /A 265 0 R

-/Parent 223 0 R
-/Prev 247 0 R
-/Next 271 0 R
+/Parent 255 0 R
+/Prev 263 0 R
+/First 271 0 R
+/Last 271 0 R
+/Count 1

 >> endobj
 263 0 obj <<
 /Title 264 0 R
 /A 261 0 R
 >> endobj
 263 0 obj <<
 /Title 264 0 R
 /A 261 0 R

-/Parent 259 0 R
+/Parent 255 0 R
+/Prev 259 0 R
+/Next 267 0 R

 >> endobj
 259 0 obj <<
 /Title 260 0 R
 /A 257 0 R
 >> endobj
 259 0 obj <<
 /Title 260 0 R
 /A 257 0 R

-/Parent 247 0 R
-/Prev 255 0 R
-/First 263 0 R
-/Last 263 0 R
-/Count 1
+/Parent 255 0 R
+/Next 263 0 R

 >> endobj
 255 0 obj <<
 /Title 256 0 R
 /A 253 0 R
 >> endobj
 255 0 obj <<
 /Title 256 0 R
 /A 253 0 R

-/Parent 247 0 R
-/Prev 251 0 R
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+/Count 4

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 >> endobj
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 /Title 252 0 R
 /A 249 0 R

-/Parent 247 0 R
-/Next 255 0 R
+/Parent 243 0 R
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 >> endobj
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-/Parent 223 0 R
-/Prev 231 0 R
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+/Next 251 0 R

 >> endobj
 243 0 obj <<
 /Title 244 0 R
 /A 241 0 R
 >> endobj
 243 0 obj <<
 /Title 244 0 R
 /A 241 0 R

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+/Count 2

 >> endobj
 239 0 obj <<
 /Title 240 0 R
 /A 237 0 R
 >> endobj
 239 0 obj <<
 /Title 240 0 R
 /A 237 0 R

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+/Count 3

 >> endobj
 235 0 obj <<
 /Title 236 0 R
 /A 233 0 R
 /Parent 231 0 R
 >> endobj
 235 0 obj <<
 /Title 236 0 R
 /A 233 0 R
 /Parent 231 0 R

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 231 0 obj <<
 /Title 232 0 R
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 231 0 obj <<
 /Title 232 0 R
 /A 229 0 R

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 /First 235 0 R

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 227 0 obj <<
 /Title 228 0 R
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 227 0 obj <<
 /Title 228 0 R
 /A 225 0 R

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-/Next 231 0 R
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 223 0 obj <<
 /Title 224 0 R
 /A 221 0 R
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 223 0 obj <<
 /Title 224 0 R
 /A 221 0 R

-/Parent 2827 0 R
-/Prev 167 0 R
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+/Parent 203 0 R
+/Prev 219 0 R
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 >> endobj
 219 0 obj <<
 /Title 220 0 R
 /A 217 0 R
 >> endobj
 219 0 obj <<
 /Title 220 0 R
 /A 217 0 R

-/Parent 195 0 R
-/Prev 215 0 R
+/Parent 203 0 R
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+/Next 223 0 R

 >> endobj
 215 0 obj <<
 /Title 216 0 R
 /A 213 0 R
 >> endobj
 215 0 obj <<
 /Title 216 0 R
 /A 213 0 R

-/Parent 195 0 R
-/Prev 211 0 R
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 >> endobj
 211 0 obj <<
 /Title 212 0 R
 /A 209 0 R
 >> endobj
 211 0 obj <<
 /Title 212 0 R
 /A 209 0 R

-/Parent 195 0 R
-/Prev 203 0 R
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 >> endobj
 207 0 obj <<
 /Title 208 0 R
 /A 205 0 R
 /Parent 203 0 R
 >> endobj
 207 0 obj <<
 /Title 208 0 R
 /A 205 0 R
 /Parent 203 0 R

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 >> endobj
 203 0 obj <<
 /Title 204 0 R
 /A 201 0 R
 >> endobj
 203 0 obj <<
 /Title 204 0 R
 /A 201 0 R

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-/Prev 199 0 R
-/Next 211 0 R
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+/Prev 183 0 R

 /First 207 0 R
 /First 207 0 R

-/Last 207 0 R
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 >> endobj
 199 0 obj <<
 /Title 200 0 R
 /A 197 0 R
 >> endobj
 199 0 obj <<
 /Title 200 0 R
 /A 197 0 R

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-/Next 203 0 R
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 >> endobj
 195 0 obj <<
 /Title 196 0 R
 /A 193 0 R
 >> endobj
 195 0 obj <<
 /Title 196 0 R
 /A 193 0 R

-/Parent 167 0 R
-/Prev 175 0 R
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 >> endobj
 191 0 obj <<
 /Title 192 0 R
 /A 189 0 R
 >> endobj
 191 0 obj <<
 /Title 192 0 R
 /A 189 0 R

-/Parent 175 0 R
+/Parent 183 0 R

 /Prev 187 0 R
 /Prev 187 0 R

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 >> endobj
 187 0 obj <<
 /Title 188 0 R
 /A 185 0 R
 >> endobj
 187 0 obj <<
 /Title 188 0 R
 /A 185 0 R

-/Parent 175 0 R
-/Prev 183 0 R
+/Parent 183 0 R

 /Next 191 0 R
 >> endobj
 183 0 obj <<
 /Next 191 0 R
 >> endobj
 183 0 obj <<


@@ -148908,7 +149106,10 @@ endobj
 /A 181 0 R
 /Parent 175 0 R
 /Prev 179 0 R
 /A 181 0 R
 /Parent 175 0 R
 /Prev 179 0 R

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 >> endobj
 179 0 obj <<
 /Title 180 0 R
 >> endobj
 179 0 obj <<
 /Title 180 0 R


@@ -148919,96 +149120,94 @@ endobj
 175 0 obj <<
 /Title 176 0 R
 /A 173 0 R
 175 0 obj <<
 /Title 176 0 R
 /A 173 0 R

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-/Prev 171 0 R
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 /First 179 0 R
 /First 179 0 R

-/Last 191 0 R
-/Count 4
+/Last 203 0 R
+/Count 13

 >> endobj
 171 0 obj <<
 /Title 172 0 R
 /A 169 0 R
 >> endobj
 171 0 obj <<
 /Title 172 0 R
 /A 169 0 R

-/Parent 167 0 R
-/Next 175 0 R
+/Parent 115 0 R
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 >> endobj
 167 0 obj <<
 /Title 168 0 R
 /A 165 0 R
 >> endobj
 167 0 obj <<
 /Title 168 0 R
 /A 165 0 R

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-/Prev 111 0 R
-/Next 223 0 R
-/First 171 0 R
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-/Count 13
+/Parent 147 0 R
+/Prev 163 0 R

 >> endobj
 163 0 obj <<
 /Title 164 0 R
 /A 161 0 R
 >> endobj
 163 0 obj <<
 /Title 164 0 R
 /A 161 0 R

-/Parent 111 0 R
-/Prev 139 0 R
+/Parent 147 0 R
+/Prev 159 0 R
+/Next 167 0 R

 >> endobj
 159 0 obj <<
 /Title 160 0 R
 /A 157 0 R
 >> endobj
 159 0 obj <<
 /Title 160 0 R
 /A 157 0 R

-/Parent 139 0 R
+/Parent 147 0 R

 /Prev 155 0 R
 /Prev 155 0 R

+/Next 163 0 R

 >> endobj
 155 0 obj <<
 /Title 156 0 R
 /A 153 0 R
 >> endobj
 155 0 obj <<
 /Title 156 0 R
 /A 153 0 R

-/Parent 139 0 R
+/Parent 147 0 R

 /Prev 151 0 R
 /Next 159 0 R
 >> endobj
 151 0 obj <<
 /Title 152 0 R
 /A 149 0 R
 /Prev 151 0 R
 /Next 159 0 R
 >> endobj
 151 0 obj <<
 /Title 152 0 R
 /A 149 0 R

-/Parent 139 0 R
-/Prev 147 0 R
+/Parent 147 0 R

 /Next 155 0 R
 >> endobj
 147 0 obj <<
 /Title 148 0 R
 /A 145 0 R
 /Next 155 0 R
 >> endobj
 147 0 obj <<
 /Title 148 0 R
 /A 145 0 R

-/Parent 139 0 R
-/Prev 143 0 R
-/Next 151 0 R
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+/Prev 139 0 R
+/Next 171 0 R
+/First 151 0 R
+/Last 167 0 R
+/Count 5

 >> endobj
 143 0 obj <<
 /Title 144 0 R
 /A 141 0 R
 /Parent 139 0 R
 >> endobj
 143 0 obj <<
 /Title 144 0 R
 /A 141 0 R
 /Parent 139 0 R

-/Next 147 0 R

 >> endobj
 139 0 obj <<
 /Title 140 0 R
 /A 137 0 R
 >> endobj
 139 0 obj <<
 /Title 140 0 R
 /A 137 0 R

-/Parent 111 0 R
-/Prev 115 0 R
-/Next 163 0 R
+/Parent 115 0 R
+/Prev 123 0 R
+/Next 147 0 R

 /First 143 0 R
 /First 143 0 R

-/Last 159 0 R
-/Count 5
+/Last 143 0 R
+/Count 1

 >> endobj
 135 0 obj <<
 /Title 136 0 R
 /A 133 0 R
 >> endobj
 135 0 obj <<
 /Title 136 0 R
 /A 133 0 R

-/Parent 115 0 R
+/Parent 123 0 R

 /Prev 131 0 R
 >> endobj
 131 0 obj <<
 /Title 132 0 R
 /A 129 0 R
 /Prev 131 0 R
 >> endobj
 131 0 obj <<
 /Title 132 0 R
 /A 129 0 R

-/Parent 115 0 R
+/Parent 123 0 R

 /Prev 127 0 R
 /Next 135 0 R
 >> endobj
 127 0 obj <<
 /Title 128 0 R
 /A 125 0 R
 /Prev 127 0 R
 /Next 135 0 R
 >> endobj
 127 0 obj <<
 /Title 128 0 R
 /A 125 0 R

-/Parent 115 0 R
-/Prev 123 0 R
+/Parent 123 0 R

 /Next 131 0 R
 >> endobj
 123 0 obj <<
 /Next 131 0 R
 >> endobj
 123 0 obj <<


@@ -149016,7 +149215,10 @@ endobj
 /A 121 0 R
 /Parent 115 0 R
 /Prev 119 0 R
 /A 121 0 R
 /Parent 115 0 R
 /Prev 119 0 R

-/Next 127 0 R
+/Next 139 0 R
+/First 127 0 R
+/Last 135 0 R
+/Count 3

 >> endobj
 119 0 obj <<
 /Title 120 0 R
 >> endobj
 119 0 obj <<
 /Title 120 0 R


@@ -149027,167 +149229,164 @@ endobj
 115 0 obj <<
 /Title 116 0 R
 /A 113 0 R
 115 0 obj <<
 /Title 116 0 R
 /A 113 0 R

-/Parent 111 0 R
-/Next 139 0 R
+/Parent 2853 0 R
+/Prev 63 0 R
+/Next 175 0 R

 /First 119 0 R
 /First 119 0 R

-/Last 135 0 R
-/Count 5
+/Last 171 0 R
+/Count 14

 >> endobj
 111 0 obj <<
 /Title 112 0 R
 /A 109 0 R
 >> endobj
 111 0 obj <<
 /Title 112 0 R
 /A 109 0 R

-/Parent 2827 0 R
-/Prev 59 0 R
-/Next 167 0 R
-/First 115 0 R
-/Last 163 0 R
-/Count 13
+/Parent 95 0 R
+/Prev 107 0 R

 >> endobj
 107 0 obj <<
 /Title 108 0 R
 /A 105 0 R
 >> endobj
 107 0 obj <<
 /Title 108 0 R
 /A 105 0 R

-/Parent 91 0 R
+/Parent 95 0 R

 /Prev 103 0 R
 /Prev 103 0 R

+/Next 111 0 R

 >> endobj
 103 0 obj <<
 /Title 104 0 R
 /A 101 0 R
 >> endobj
 103 0 obj <<
 /Title 104 0 R
 /A 101 0 R

-/Parent 91 0 R
+/Parent 95 0 R

 /Prev 99 0 R
 /Next 107 0 R
 >> endobj
 99 0 obj <<
 /Title 100 0 R
 /A 97 0 R
 /Prev 99 0 R
 /Next 107 0 R
 >> endobj
 99 0 obj <<
 /Title 100 0 R
 /A 97 0 R

-/Parent 91 0 R
-/Prev 95 0 R
+/Parent 95 0 R

 /Next 103 0 R
 >> endobj
 95 0 obj <<
 /Title 96 0 R
 /A 93 0 R
 /Next 103 0 R
 >> endobj
 95 0 obj <<
 /Title 96 0 R
 /A 93 0 R

-/Parent 91 0 R
-/Next 99 0 R
+/Parent 63 0 R
+/Prev 67 0 R
+/First 99 0 R
+/Last 111 0 R
+/Count 4

 >> endobj
 91 0 obj <<
 /Title 92 0 R
 /A 89 0 R
 >> endobj
 91 0 obj <<
 /Title 92 0 R
 /A 89 0 R

-/Parent 59 0 R
-/Prev 63 0 R
-/First 95 0 R
-/Last 107 0 R
-/Count 4
+/Parent 67 0 R
+/Prev 71 0 R

 >> endobj
 87 0 obj <<
 /Title 88 0 R
 /A 85 0 R
 >> endobj
 87 0 obj <<
 /Title 88 0 R
 /A 85 0 R

-/Parent 63 0 R
-/Prev 67 0 R
+/Parent 71 0 R
+/Prev 83 0 R

 >> endobj
 83 0 obj <<
 /Title 84 0 R
 /A 81 0 R
 >> endobj
 83 0 obj <<
 /Title 84 0 R
 /A 81 0 R

-/Parent 67 0 R
+/Parent 71 0 R

 /Prev 79 0 R
 /Prev 79 0 R

+/Next 87 0 R

 >> endobj
 79 0 obj <<
 /Title 80 0 R
 /A 77 0 R
 >> endobj
 79 0 obj <<
 /Title 80 0 R
 /A 77 0 R

-/Parent 67 0 R
+/Parent 71 0 R

 /Prev 75 0 R
 /Next 83 0 R
 >> endobj
 75 0 obj <<
 /Title 76 0 R
 /A 73 0 R
 /Prev 75 0 R
 /Next 83 0 R
 >> endobj
 75 0 obj <<
 /Title 76 0 R
 /A 73 0 R

-/Parent 67 0 R
-/Prev 71 0 R
+/Parent 71 0 R

 /Next 79 0 R
 >> endobj
 71 0 obj <<
 /Title 72 0 R
 /A 69 0 R
 /Parent 67 0 R
 /Next 79 0 R
 >> endobj
 71 0 obj <<
 /Title 72 0 R
 /A 69 0 R
 /Parent 67 0 R

-/Next 75 0 R
+/Next 91 0 R
+/First 75 0 R
+/Last 87 0 R
+/Count 4

 >> endobj
 67 0 obj <<
 /Title 68 0 R
 /A 65 0 R
 /Parent 63 0 R
 >> endobj
 67 0 obj <<
 /Title 68 0 R
 /A 65 0 R
 /Parent 63 0 R

-/Next 87 0 R
+/Next 95 0 R

 /First 71 0 R
 /First 71 0 R

-/Last 83 0 R
-/Count 4
+/Last 91 0 R
+/Count 6

 >> endobj
 63 0 obj <<
 /Title 64 0 R
 /A 61 0 R
 >> endobj
 63 0 obj <<
 /Title 64 0 R
 /A 61 0 R

-/Parent 59 0 R
-/Next 91 0 R
+/Parent 2853 0 R
+/Prev 35 0 R
+/Next 115 0 R

 /First 67 0 R
 /First 67 0 R

-/Last 87 0 R
-/Count 6
+/Last 95 0 R
+/Count 12

 >> endobj
 59 0 obj <<
 /Title 60 0 R
 /A 57 0 R
 >> endobj
 59 0 obj <<
 /Title 60 0 R
 /A 57 0 R

-/Parent 2827 0 R
-/Prev 31 0 R
-/Next 111 0 R
-/First 63 0 R
-/Last 91 0 R
-/Count 12
+/Parent 43 0 R
+/Prev 55 0 R

 >> endobj
 55 0 obj <<
 /Title 56 0 R
 /A 53 0 R
 >> endobj
 55 0 obj <<
 /Title 56 0 R
 /A 53 0 R

-/Parent 39 0 R
+/Parent 43 0 R

 /Prev 51 0 R
 /Prev 51 0 R

+/Next 59 0 R

 >> endobj
 51 0 obj <<
 /Title 52 0 R
 /A 49 0 R
 >> endobj
 51 0 obj <<
 /Title 52 0 R
 /A 49 0 R

-/Parent 39 0 R
+/Parent 43 0 R

 /Prev 47 0 R
 /Next 55 0 R
 >> endobj
 47 0 obj <<
 /Title 48 0 R
 /A 45 0 R
 /Prev 47 0 R
 /Next 55 0 R
 >> endobj
 47 0 obj <<
 /Title 48 0 R
 /A 45 0 R

-/Parent 39 0 R
-/Prev 43 0 R
+/Parent 43 0 R

 /Next 51 0 R
 >> endobj
 43 0 obj <<
 /Title 44 0 R
 /A 41 0 R
 /Next 51 0 R
 >> endobj
 43 0 obj <<
 /Title 44 0 R
 /A 41 0 R

-/Parent 39 0 R
-/Next 47 0 R
+/Parent 35 0 R
+/Prev 39 0 R
+/First 47 0 R
+/Last 59 0 R
+/Count 4

 >> endobj
 39 0 obj <<
 /Title 40 0 R
 /A 37 0 R
 >> endobj
 39 0 obj <<
 /Title 40 0 R
 /A 37 0 R

-/Parent 31 0 R
-/Prev 35 0 R
-/First 43 0 R
-/Last 55 0 R
-/Count 4
+/Parent 35 0 R
+/Next 43 0 R

 >> endobj
 35 0 obj <<
 /Title 36 0 R
 /A 33 0 R
 >> endobj
 35 0 obj <<
 /Title 36 0 R
 /A 33 0 R

-/Parent 31 0 R
-/Next 39 0 R
+/Parent 2853 0 R
+/Prev 7 0 R
+/Next 63 0 R
+/First 39 0 R
+/Last 43 0 R
+/Count 6

 >> endobj
 31 0 obj <<
 /Title 32 0 R
 /A 29 0 R
 >> endobj
 31 0 obj <<
 /Title 32 0 R
 /A 29 0 R

-/Parent 2827 0 R
-/Prev 7 0 R
-/Next 59 0 R
-/First 35 0 R
-/Last 39 0 R
-/Count 6
+/Parent 7 0 R
+/Prev 15 0 R

 >> endobj
 27 0 obj <<
 /Title 28 0 R
 >> endobj
 27 0 obj <<
 /Title 28 0 R


@@ -149213,6 +149412,7 @@ endobj
 /A 13 0 R
 /Parent 7 0 R
 /Prev 11 0 R
 /A 13 0 R
 /Parent 7 0 R
 /Prev 11 0 R

+/Next 31 0 R

 /First 19 0 R
 /Last 27 0 R
 /Count 3
 /First 19 0 R
 /Last 27 0 R
 /Count 3


@@ -149226,4050 +149426,4081 @@ endobj
 7 0 obj <<
 /Title 8 0 R
 /A 5 0 R
 7 0 obj <<
 /Title 8 0 R
 /A 5 0 R

-/Parent 2827 0 R
+/Parent 2853 0 R

 /Prev 3 0 R
 /Prev 3 0 R

-/Next 31 0 R
+/Next 35 0 R

 /First 11 0 R
 /First 11 0 R

-/Last 15 0 R
-/Count 5
+/Last 31 0 R
+/Count 6

 >> endobj
 3 0 obj <<
 /Title 4 0 R
 /A 1 0 R
 >> endobj
 3 0 obj <<
 /Title 4 0 R
 /A 1 0 R

-/Parent 2827 0 R
+/Parent 2853 0 R

 /Next 7 0 R
 >> endobj
 /Next 7 0 R
 >> endobj

-2828 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine1.1) 910 0 R (AlgoLine1.2) 911 0 R (AlgoLine1.3) 912 0 R (AlgoLine1.4) 913 0 R (AlgoLine1.5) 914 0 R (AlgoLine1.6) 915 0 R]
-/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine1.6)]
->> endobj
-2829 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine1.7) 916 0 R (AlgoLine1.8) 917 0 R (AlgoLine1.9) 918 0 R (AlgoLine2.1) 1280 0 R (AlgoLine2.2) 1281 0 R (AlgoLine2.3) 1282 0 R]
-/Limits [(AlgoLine1.7) (AlgoLine2.3)]
->> endobj
-2830 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine2.4) 1284 0 R (AlgoLine2.5) 1285 0 R (AlgoLine2.6) 1286 0 R (AlgoLine2.7) 1287 0 R (AlgoLine2.8) 1288 0 R (AlgoLine2.9) 1289 0 R]
-/Limits [(AlgoLine2.4) (AlgoLine2.9)]
->> endobj
-2831 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.1) 1294 0 R (AlgoLine3.10) 1303 0 R (AlgoLine3.11) 1304 0 R (AlgoLine3.12) 1305 0 R (AlgoLine3.13) 1306 0 R (AlgoLine3.14) 1307 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.1) (AlgoLine3.14)]
->> endobj
-2832 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.15) 1308 0 R (AlgoLine3.16) 1309 0 R (AlgoLine3.17) 1310 0 R (AlgoLine3.18) 1311 0 R (AlgoLine3.19) 1312 0 R (AlgoLine3.2) 1295 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.15) (AlgoLine3.2)]
->> endobj
-2833 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.20) 1313 0 R (AlgoLine3.21) 1314 0 R (AlgoLine3.22) 1315 0 R (AlgoLine3.23) 1316 0 R (AlgoLine3.24) 1317 0 R (AlgoLine3.25) 1318 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.20) (AlgoLine3.25)]
->> endobj
-2834 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.26) 1319 0 R (AlgoLine3.27) 1320 0 R (AlgoLine3.28) 1321 0 R (AlgoLine3.29) 1322 0 R (AlgoLine3.3) 1296 0 R (AlgoLine3.30) 1323 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine3.30)]
->> endobj
-2835 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.31) 1324 0 R (AlgoLine3.32) 1325 0 R (AlgoLine3.33) 1326 0 R (AlgoLine3.34) 1327 0 R (AlgoLine3.35) 1328 0 R (AlgoLine3.36) 1329 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.31) (AlgoLine3.36)]
->> endobj
-2836 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.37) 1330 0 R (AlgoLine3.38) 1331 0 R (AlgoLine3.39) 1332 0 R (AlgoLine3.4) 1297 0 R (AlgoLine3.40) 1333 0 R (AlgoLine3.5) 1298 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.37) (AlgoLine3.5)]
->> endobj
-2837 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine3.6) 1299 0 R (AlgoLine3.7) 1300 0 R (AlgoLine3.8) 1301 0 R (AlgoLine3.9) 1302 0 R (AlgoLine4.1) 1742 0 R (AlgoLine4.2) 1743 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.6) (AlgoLine4.2)]
->> endobj
-2838 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine4.3) 1744 0 R (AlgoLine4.4) 1745 0 R (AlgoLine4.5) 1746 0 R (AlgoLine4.6) 1747 0 R (AlgoLine4.7) 1748 0 R (AlgoLine4.8) 1749 0 R]
-/Limits [(AlgoLine4.3) (AlgoLine4.8)]
->> endobj
-2839 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine5.1) 1766 0 R (AlgoLine5.10) 1776 0 R (AlgoLine5.11) 1777 0 R (AlgoLine5.12) 1778 0 R (AlgoLine5.13) 1779 0 R (AlgoLine5.14) 1780 0 R]
-/Limits [(AlgoLine5.1) (AlgoLine5.14)]
->> endobj
-2840 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine5.15) 1781 0 R (AlgoLine5.16) 1782 0 R (AlgoLine5.17) 1783 0 R (AlgoLine5.2) 1768 0 R (AlgoLine5.3) 1769 0 R (AlgoLine5.4) 1770 0 R]
-/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine5.4)]
->> endobj
-2841 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine5.5) 1771 0 R (AlgoLine5.6) 1772 0 R (AlgoLine5.7) 1773 0 R (AlgoLine5.8) 1774 0 R (AlgoLine5.9) 1775 0 R (AlgoLine6.1) 1800 0 R]
-/Limits [(AlgoLine5.5) (AlgoLine6.1)]
->> endobj
-2842 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine6.10) 1809 0 R (AlgoLine6.11) 1810 0 R (AlgoLine6.12) 1811 0 R (AlgoLine6.13) 1812 0 R (AlgoLine6.14) 1813 0 R (AlgoLine6.15) 1814 0 R]
-/Limits [(AlgoLine6.10) (AlgoLine6.15)]
->> endobj
-2843 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine6.16) 1815 0 R (AlgoLine6.17) 1816 0 R (AlgoLine6.18) 1817 0 R (AlgoLine6.19) 1818 0 R (AlgoLine6.2) 1801 0 R (AlgoLine6.20) 1819 0 R]
-/Limits [(AlgoLine6.16) (AlgoLine6.20)]
->> endobj
-2844 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine6.21) 1820 0 R (AlgoLine6.22) 1821 0 R (AlgoLine6.23) 1822 0 R (AlgoLine6.3) 1802 0 R (AlgoLine6.4) 1803 0 R (AlgoLine6.5) 1804 0 R]
-/Limits [(AlgoLine6.21) (AlgoLine6.5)]
->> endobj
-2845 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine6.6) 1805 0 R (AlgoLine6.7) 1806 0 R (AlgoLine6.8) 1807 0 R (AlgoLine6.9) 1808 0 R (AlgoLine7.1) 1977 0 R (AlgoLine7.10) 1986 0 R]
-/Limits [(AlgoLine6.6) (AlgoLine7.10)]
->> endobj
-2846 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.11) 1987 0 R (AlgoLine7.12) 1988 0 R (AlgoLine7.13) 1989 0 R (AlgoLine7.14) 1990 0 R (AlgoLine7.15) 1991 0 R (AlgoLine7.16) 1992 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine7.16)]
->> endobj
-2847 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.17) 1993 0 R (AlgoLine7.18) 1994 0 R (AlgoLine7.19) 1995 0 R (AlgoLine7.2) 1978 0 R (AlgoLine7.20) 1996 0 R (AlgoLine7.21) 1997 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.17) (AlgoLine7.21)]
->> endobj
-2848 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.22) 1998 0 R (AlgoLine7.23) 1999 0 R (AlgoLine7.24) 2000 0 R (AlgoLine7.25) 2001 0 R (AlgoLine7.26) 2002 0 R (AlgoLine7.27) 2003 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.22) (AlgoLine7.27)]
->> endobj
-2849 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.28) 2004 0 R (AlgoLine7.29) 2005 0 R (AlgoLine7.3) 1979 0 R (AlgoLine7.30) 2006 0 R (AlgoLine7.31) 2007 0 R (AlgoLine7.32) 2008 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.28) (AlgoLine7.32)]
->> endobj
-2850 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.33) 2009 0 R (AlgoLine7.34) 2010 0 R (AlgoLine7.35) 2011 0 R (AlgoLine7.4) 1980 0 R (AlgoLine7.5) 1981 0 R (AlgoLine7.6) 1982 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.33) (AlgoLine7.6)]
->> endobj
-2851 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine7.7) 1983 0 R (AlgoLine7.8) 1984 0 R (AlgoLine7.9) 1985 0 R (AlgoLine8.1) 2037 0 R (AlgoLine8.2) 2038 0 R (AlgoLine8.3) 2039 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.7) (AlgoLine8.3)]
->> endobj
-2852 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine8.4) 2040 0 R (AlgoLine8.5) 2041 0 R (AlgoLine8.6) 2042 0 R (AlgoLine8.7) 2043 0 R (AlgoLine9.1) 2197 0 R (AlgoLine9.2) 2198 0 R]
-/Limits [(AlgoLine8.4) (AlgoLine9.2)]
->> endobj
-2853 0 obj <<
-/Names [(AlgoLine9.3) 2199 0 R (AlgoLine9.4) 2200 0 R (AlgoLine9.5) 2201 0 R (AlgoLine9.6) 2202 0 R (Doc-Start) 351 0 R (Item.1) 616 0 R]
-/Limits [(AlgoLine9.3) (Item.1)]
->> endobj

 2854 0 obj <<
 2854 0 obj <<

-/Names [(Item.10) 1535 0 R (Item.11) 1600 0 R (Item.12) 1610 0 R (Item.13) 1612 0 R (Item.14) 1613 0 R (Item.15) 1615 0 R]
-/Limits [(Item.10) (Item.15)]
+/Names [(AlgoLine1.1) 934 0 R (AlgoLine1.2) 935 0 R (AlgoLine1.3) 936 0 R (AlgoLine1.4) 937 0 R (AlgoLine1.5) 938 0 R (AlgoLine1.6) 939 0 R]
+/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine1.6)]

 >> endobj
 2855 0 obj <<
 >> endobj
 2855 0 obj <<

-/Names [(Item.16) 1616 0 R (Item.17) 1707 0 R (Item.18) 1720 0 R (Item.19) 1784 0 R (Item.2) 619 0 R (Item.20) 1785 0 R]
-/Limits [(Item.16) (Item.20)]
+/Names [(AlgoLine1.7) 940 0 R (AlgoLine1.8) 941 0 R (AlgoLine1.9) 942 0 R (AlgoLine2.1) 1322 0 R (AlgoLine2.2) 1323 0 R (AlgoLine2.3) 1324 0 R]
+/Limits [(AlgoLine1.7) (AlgoLine2.3)]

 >> endobj
 2856 0 obj <<
 >> endobj
 2856 0 obj <<

-/Names [(Item.21) 1786 0 R (Item.22) 1873 0 R (Item.23) 1877 0 R (Item.24) 2054 0 R (Item.25) 2055 0 R (Item.26) 2064 0 R]
-/Limits [(Item.21) (Item.26)]
+/Names [(AlgoLine2.4) 1326 0 R (AlgoLine2.5) 1327 0 R (AlgoLine2.6) 1328 0 R (AlgoLine2.7) 1329 0 R (AlgoLine2.8) 1330 0 R (AlgoLine2.9) 1331 0 R]
+/Limits [(AlgoLine2.4) (AlgoLine2.9)]

 >> endobj
 2857 0 obj <<
 >> endobj
 2857 0 obj <<

-/Names [(Item.27) 2065 0 R (Item.28) 2066 0 R (Item.29) 2067 0 R (Item.3) 620 0 R (Item.30) 2195 0 R (Item.31) 2196 0 R]
-/Limits [(Item.27) (Item.31)]
+/Names [(AlgoLine3.1) 1332 0 R (AlgoLine3.10) 1341 0 R (AlgoLine3.11) 1342 0 R (AlgoLine3.12) 1343 0 R (AlgoLine3.13) 1344 0 R (AlgoLine3.14) 1345 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.1) (AlgoLine3.14)]

 >> endobj
 2858 0 obj <<
 >> endobj
 2858 0 obj <<

-/Names [(Item.4) 1062 0 R (Item.5) 1063 0 R (Item.6) 1064 0 R (Item.7) 1532 0 R (Item.8) 1533 0 R (Item.9) 1534 0 R]
-/Limits [(Item.4) (Item.9)]
+/Names [(AlgoLine3.15) 1346 0 R (AlgoLine3.16) 1347 0 R (AlgoLine3.17) 1348 0 R (AlgoLine3.18) 1349 0 R (AlgoLine3.19) 1350 0 R (AlgoLine3.2) 1333 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.15) (AlgoLine3.2)]

 >> endobj
 2859 0 obj <<
 >> endobj
 2859 0 obj <<

-/Names [(algocfline.1) 897 0 R (algocfline.2) 1274 0 R (algocfline.3) 1275 0 R (algocfline.4) 1726 0 R (algocfline.5) 1727 0 R (algocfline.6) 1728 0 R]
-/Limits [(algocfline.1) (algocfline.6)]
+/Names [(AlgoLine3.20) 1351 0 R (AlgoLine3.21) 1352 0 R (AlgoLine3.22) 1353 0 R (AlgoLine3.23) 1354 0 R (AlgoLine3.24) 1355 0 R (AlgoLine3.25) 1356 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.20) (AlgoLine3.25)]

 >> endobj
 2860 0 obj <<
 >> endobj
 2860 0 obj <<

-/Names [(algocfline.7) 1842 0 R (algocfline.8) 2029 0 R (algocfline.9) 2187 0 R (chapter*.1) 471 0 R (chapter*.5) 2594 0 R (chapter*.6) 2646 0 R]
-/Limits [(algocfline.7) (chapter*.6)]
+/Names [(AlgoLine3.26) 1357 0 R (AlgoLine3.27) 1358 0 R (AlgoLine3.28) 1359 0 R (AlgoLine3.29) 1360 0 R (AlgoLine3.3) 1334 0 R (AlgoLine3.30) 1361 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine3.30)]

 >> endobj
 2861 0 obj <<
 >> endobj
 2861 0 obj <<

-/Names [(chapter*.7) 2736 0 R (chapter.1) 2 0 R (chapter.10) 342 0 R (chapter.2) 6 0 R (chapter.3) 30 0 R (chapter.4) 58 0 R]
-/Limits [(chapter*.7) (chapter.4)]
+/Names [(AlgoLine3.31) 1362 0 R (AlgoLine3.32) 1363 0 R (AlgoLine3.33) 1364 0 R (AlgoLine3.34) 1365 0 R (AlgoLine3.35) 1366 0 R (AlgoLine3.36) 1367 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.31) (AlgoLine3.36)]

 >> endobj
 2862 0 obj <<
 >> endobj
 2862 0 obj <<

-/Names [(chapter.5) 110 0 R (chapter.6) 166 0 R (chapter.7) 222 0 R (chapter.8) 286 0 R (chapter.9) 318 0 R (cite.1093941) 761 0 R]
-/Limits [(chapter.5) (cite.1093941)]
+/Names [(AlgoLine3.37) 1368 0 R (AlgoLine3.38) 1369 0 R (AlgoLine3.39) 1370 0 R (AlgoLine3.4) 1335 0 R (AlgoLine3.40) 1371 0 R (AlgoLine3.5) 1336 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.37) (AlgoLine3.5)]

 >> endobj
 2863 0 obj <<
 >> endobj
 2863 0 obj <<

-/Names [(cite.1467423) 798 0 R (cite.1521458) 753 0 R (cite.4287006) 724 0 R (cite.4310076) 898 0 R (cite.4563095) 1069 0 R (cite.4587843) 754 0 R]
-/Limits [(cite.1467423) (cite.4587843)]
+/Names [(AlgoLine3.6) 1337 0 R (AlgoLine3.7) 1338 0 R (AlgoLine3.8) 1339 0 R (AlgoLine3.9) 1340 0 R (AlgoLine4.1) 1767 0 R (AlgoLine4.2) 1768 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.6) (AlgoLine4.2)]

 >> endobj
 2864 0 obj <<
 >> endobj
 2864 0 obj <<

-/Names [(cite.5170921) 1089 0 R (cite.5206542) 848 0 R (cite.5402362) 832 0 R (cite.5459410) 1197 0 R (cite.6036776) 1546 0 R (cite.6288187) 834 0 R]
-/Limits [(cite.5170921) (cite.6288187)]
+/Names [(AlgoLine4.3) 1769 0 R (AlgoLine4.4) 1770 0 R (AlgoLine4.5) 1771 0 R (AlgoLine4.6) 1772 0 R (AlgoLine4.7) 1773 0 R (AlgoLine4.8) 1774 0 R]
+/Limits [(AlgoLine4.3) (AlgoLine4.8)]

 >> endobj
 2865 0 obj <<
 >> endobj
 2865 0 obj <<

-/Names [(cite.710815) 752 0 R (cite.BlellochTR90) 1416 0 R (cite.BuadesCM06) 757 0 R (cite.CUDAPG) 577 0 R (cite.Caselles99topographicmaps) 644 0 R (cite.ChesnaudRB99) 1045 0 R]
-/Limits [(cite.710815) (cite.ChesnaudRB99)]
+/Names [(AlgoLine5.1) 1791 0 R (AlgoLine5.10) 1801 0 R (AlgoLine5.11) 1802 0 R (AlgoLine5.12) 1803 0 R (AlgoLine5.13) 1804 0 R (AlgoLine5.14) 1805 0 R]
+/Limits [(AlgoLine5.1) (AlgoLine5.14)]

 >> endobj
 2866 0 obj <<
 >> endobj
 2866 0 obj <<

-/Names [(cite.Dabov06imagedenoising) 799 0 R (cite.Dabov09bm3dimage) 800 0 R (cite.Daubechies:1992:TLW:130655) 760 0 R (cite.GallandBR03) 1046 0 R (cite.GermainR01) 1047 0 R (cite.KassWT88) 1015 0 R]
-/Limits [(cite.Dabov06imagedenoising) (cite.KassWT88)]
+/Names [(AlgoLine5.15) 1806 0 R (AlgoLine5.16) 1807 0 R (AlgoLine5.17) 1808 0 R (AlgoLine5.2) 1793 0 R (AlgoLine5.3) 1794 0 R (AlgoLine5.4) 1795 0 R]
+/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine5.4)]

 >> endobj
 2867 0 obj <<
 >> endobj
 2867 0 obj <<

-/Names [(cite.Mallat:2008:WTS:1525499) 759 0 R (cite.PALHANOXAVIERDEFONTES) 865 0 R (cite.Roberts:2010:WGA:1921479.1921499) 1156 0 R (cite.Vineet:2009:FMS:1572769.1572796) 1067 0 R (cite.Wang04imagequality) 690 0 R (cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359) 940 0 R]
-/Limits [(cite.Mallat:2008:WTS:1525499) (cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359)]
+/Names [(AlgoLine5.5) 1796 0 R (AlgoLine5.6) 1797 0 R (AlgoLine5.7) 1798 0 R (AlgoLine5.8) 1799 0 R (AlgoLine5.9) 1800 0 R (AlgoLine6.1) 1825 0 R]
+/Limits [(AlgoLine5.5) (AlgoLine6.1)]

 >> endobj
 2868 0 obj <<
 >> endobj
 2868 0 obj <<

-/Names [(cite.adalsteinsson1994fast) 1035 0 R (cite.agarwal2002exact) 973 0 R (cite.aldinucci2012parallel) 847 0 R (cite.arbelaez2011contour) 1048 0 R (cite.arora1998approximation) 974 0 R (cite.bauer2009segmentation) 1177 0 R]
-/Limits [(cite.adalsteinsson1994fast) (cite.bauer2009segmentation)]
+/Names [(AlgoLine6.10) 1834 0 R (AlgoLine6.11) 1835 0 R (AlgoLine6.12) 1836 0 R (AlgoLine6.13) 1837 0 R (AlgoLine6.14) 1838 0 R (AlgoLine6.15) 1839 0 R]
+/Limits [(AlgoLine6.10) (AlgoLine6.15)]

 >> endobj
 2869 0 obj <<
 >> endobj
 2869 0 obj <<

-/Names [(cite.bertaux2004speckle) 758 0 R (cite.boykov2004experimental) 948 0 R (cite.bresenham1965algorithm) 1199 0 R (cite.caselles97) 1565 0 R (cite.cates2004gist) 1154 0 R (cite.chandran2009computational) 949 0 R]
-/Limits [(cite.bertaux2004speckle) (cite.chandran2009computational)]
+/Names [(AlgoLine6.16) 1840 0 R (AlgoLine6.17) 1841 0 R (AlgoLine6.18) 1842 0 R (AlgoLine6.19) 1843 0 R (AlgoLine6.2) 1826 0 R (AlgoLine6.20) 1844 0 R]
+/Limits [(AlgoLine6.16) (AlgoLine6.20)]

 >> endobj
 2870 0 obj <<
 >> endobj
 2870 0 obj <<

-/Names [(cite.che2008performance) 1087 0 R (cite.chen09) 835 0 R (cite.cheng1995mean) 1000 0 R (cite.cherkassky1997implementing) 950 0 R (cite.cmla2009Kes) 813 0 R (cite.cohen1993surface) 1037 0 R]
-/Limits [(cite.che2008performance) (cite.cohen1993surface)]
+/Names [(AlgoLine6.21) 1845 0 R (AlgoLine6.22) 1846 0 R (AlgoLine6.23) 1847 0 R (AlgoLine6.3) 1827 0 R (AlgoLine6.4) 1828 0 R (AlgoLine6.5) 1829 0 R]
+/Limits [(AlgoLine6.21) (AlgoLine6.5)]

 >> endobj
 2871 0 obj <<
 >> endobj
 2871 0 obj <<

-/Names [(cite.coil) 689 0 R (cite.comaniciu1999mean) 1002 0 R (cite.comaniciu2002mean) 1003 0 R (cite.convolutionsoup) 814 0 R (cite.cutrona1990synthetic) 645 0 R (cite.dixit2005gpu) 1068 0 R]
-/Limits [(cite.coil) (cite.dixit2005gpu)]
+/Names [(AlgoLine6.6) 1830 0 R (AlgoLine6.7) 1831 0 R (AlgoLine6.8) 1832 0 R (AlgoLine6.9) 1833 0 R (AlgoLine7.1) 2002 0 R (AlgoLine7.10) 2011 0 R]
+/Limits [(AlgoLine6.6) (AlgoLine7.10)]

 >> endobj
 2872 0 obj <<
 >> endobj
 2872 0 obj <<

-/Names [(cite.elad2006image) 763 0 R (cite.felzenszwalb2004efficient) 944 0 R (cite.fluck2006gpu) 1065 0 R (cite.foley1994introduction) 1001 0 R (cite.ford1955simple) 947 0 R (cite.fukunaga1975estimation) 999 0 R]
-/Limits [(cite.elad2006image) (cite.fukunaga1975estimation)]
+/Names [(AlgoLine7.11) 2012 0 R (AlgoLine7.12) 2013 0 R (AlgoLine7.13) 2014 0 R (AlgoLine7.14) 2015 0 R (AlgoLine7.15) 2016 0 R (AlgoLine7.16) 2017 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine7.16)]

 >> endobj
 2873 0 obj <<
 >> endobj
 2873 0 obj <<

-/Names [(cite.fulkerson2012really) 1118 0 R (cite.graphcutscuda) 1071 0 R (cite.healey1994radiometric) 667 0 R (cite.hochbaum2013simplifications) 951 0 R (cite.humphrey1924psychology) 877 0 R (cite.jeong2009scalable) 1155 0 R]
-/Limits [(cite.fulkerson2012really) (cite.jeong2009scalable)]
+/Names [(AlgoLine7.17) 2018 0 R (AlgoLine7.18) 2019 0 R (AlgoLine7.19) 2020 0 R (AlgoLine7.2) 2003 0 R (AlgoLine7.20) 2021 0 R (AlgoLine7.21) 2022 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.17) (AlgoLine7.21)]

 >> endobj
 2874 0 obj <<
 >> endobj
 2874 0 obj <<

-/Names [(cite.kddcup99) 1088 0 R (cite.keselman1998extraction) 1004 0 R (cite.kmeansgpuopengl) 1090 0 R (cite.kodakccd) 668 0 R (cite.kohli2007dynamic) 1070 0 R (cite.lefohn2003inter) 1151 0 R]
-/Limits [(cite.kddcup99) (cite.lefohn2003inter)]
+/Names [(AlgoLine7.22) 2023 0 R (AlgoLine7.23) 2024 0 R (AlgoLine7.24) 2025 0 R (AlgoLine7.25) 2026 0 R (AlgoLine7.26) 2027 0 R (AlgoLine7.27) 2028 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.22) (AlgoLine7.27)]

 >> endobj
 2875 0 obj <<
 >> endobj
 2875 0 obj <<

-/Names [(cite.lefohn2003interactive) 1066 0 R (cite.lefohn2005streaming) 1153 0 R (cite.li2009mean) 1116 0 R (cite.li2011robust) 1178 0 R (cite.macqueen1967some) 972 0 R (cite.mancuso2001introduction) 658 0 R]
-/Limits [(cite.lefohn2003interactive) (cite.mancuso2001introduction)]
+/Names [(AlgoLine7.28) 2029 0 R (AlgoLine7.29) 2030 0 R (AlgoLine7.3) 2004 0 R (AlgoLine7.30) 2031 0 R (AlgoLine7.31) 2032 0 R (AlgoLine7.32) 2033 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.28) (AlgoLine7.32)]

 >> endobj
 2876 0 obj <<
 >> endobj
 2876 0 obj <<

-/Names [(cite.martin2001database) 1198 0 R (cite.matheron75) 1564 0 R (cite.medianggems5) 2056 0 R (cite.nlmeansgpubelge) 866 0 R (cite.osher1988fronts) 1034 0 R (cite.pelleg2000x) 975 0 R]
-/Limits [(cite.martin2001database) (cite.pelleg2000x)]
+/Names [(AlgoLine7.33) 2034 0 R (AlgoLine7.34) 2035 0 R (AlgoLine7.35) 2036 0 R (AlgoLine7.4) 2005 0 R (AlgoLine7.5) 2006 0 R (AlgoLine7.6) 2007 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.33) (AlgoLine7.6)]

 >> endobj
 2877 0 obj <<
 >> endobj
 2877 0 obj <<

-/Names [(cite.perrot2013fine) 2171 0 R (cite.perrotbookgpu) 2178 0 R (cite.perrotlniv) 1972 0 R (cite.psnrhvsm) 1921 0 R (cite.ronfard1994region) 1038 0 R (cite.rumpf2001level) 1152 0 R]
-/Limits [(cite.perrot2013fine) (cite.rumpf2001level)]
+/Names [(AlgoLine7.7) 2008 0 R (AlgoLine7.8) 2009 0 R (AlgoLine7.9) 2010 0 R (AlgoLine8.1) 2062 0 R (AlgoLine8.2) 2063 0 R (AlgoLine8.3) 2064 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.7) (AlgoLine8.3)]

 >> endobj
 2878 0 obj <<
 >> endobj
 2878 0 obj <<

-/Names [(cite.sanchez2013highly) 833 0 R (cite.sanchezICASSP12) 2170 0 R (cite.sethian1996fast) 1036 0 R (cite.shi2000normalized) 945 0 R (cite.snakegvf06) 1176 0 R (cite.snakegvfopencl12) 1179 0 R]
-/Limits [(cite.sanchez2013highly) (cite.snakegvfopencl12)]
+/Names [(AlgoLine8.4) 2065 0 R (AlgoLine8.5) 2066 0 R (AlgoLine8.6) 2067 0 R (AlgoLine8.7) 2068 0 R (AlgoLine9.1) 2222 0 R (AlgoLine9.2) 2223 0 R]
+/Limits [(AlgoLine8.4) (AlgoLine9.2)]

 >> endobj
 2879 0 obj <<
 >> endobj
 2879 0 obj <<

-/Names [(cite.strang1999discrete) 762 0 R (cite.theuwissen2001ccd) 659 0 R (cite.tid2008a) 1919 0 R (cite.tukey77) 723 0 R (cite.vedaldi2008quick) 1117 0 R (cite.volkov2010better) 1208 0 R]
-/Limits [(cite.strang1999discrete) (cite.volkov2010better)]
+/Names [(AlgoLine9.3) 2224 0 R (AlgoLine9.4) 2225 0 R (AlgoLine9.5) 2226 0 R (AlgoLine9.6) 2227 0 R (Doc-Start) 359 0 R (Item.1) 626 0 R]
+/Limits [(AlgoLine9.3) (Item.1)]

 >> endobj
 2880 0 obj <<
 >> endobj
 2880 0 obj <<

-/Names [(cite.wang2001image) 942 0 R (cite.wang2003image) 943 0 R (cite.wong2010demystifying) 605 0 R (cite.wu1993optimal) 941 0 R (cite.xiao2010efficient) 1120 0 R (cite.zheng2011performance) 849 0 R]
-/Limits [(cite.wang2001image) (cite.zheng2011performance)]
+/Names [(Item.10) 1090 0 R (Item.11) 1110 0 R (Item.12) 1111 0 R (Item.13) 1561 0 R (Item.14) 1562 0 R (Item.15) 1563 0 R]
+/Limits [(Item.10) (Item.15)]

 >> endobj
 2881 0 obj <<
 >> endobj
 2881 0 obj <<

-/Names [(cite.zheng2012fast) 1196 0 R (equation.4.1.1) 709 0 R (equation.6.2.1) 1237 0 R (equation.6.2.10) 1257 0 R (equation.6.2.11) 1258 0 R (equation.6.2.12) 1259 0 R]
-/Limits [(cite.zheng2012fast) (equation.6.2.12)]
+/Names [(Item.16) 1564 0 R (Item.17) 1625 0 R (Item.18) 1635 0 R (Item.19) 1637 0 R (Item.2) 629 0 R (Item.20) 1638 0 R]
+/Limits [(Item.16) (Item.20)]

 >> endobj
 2882 0 obj <<
 >> endobj
 2882 0 obj <<

-/Names [(equation.6.2.13) 1260 0 R (equation.6.2.2) 1238 0 R (equation.6.2.3) 1239 0 R (equation.6.2.4) 1240 0 R (equation.6.2.5) 1241 0 R (equation.6.2.6) 1242 0 R]
-/Limits [(equation.6.2.13) (equation.6.2.6)]
+/Names [(Item.21) 1640 0 R (Item.22) 1641 0 R (Item.23) 1732 0 R (Item.24) 1745 0 R (Item.25) 1809 0 R (Item.26) 1810 0 R]
+/Limits [(Item.21) (Item.26)]

 >> endobj
 2883 0 obj <<
 >> endobj
 2883 0 obj <<

-/Names [(equation.6.2.7) 1254 0 R (equation.6.2.8) 1255 0 R (equation.6.2.9) 1256 0 R (equation.7.2.1) 1585 0 R (equation.7.2.2) 1586 0 R (equation.7.2.3) 1587 0 R]
-/Limits [(equation.6.2.7) (equation.7.2.3)]
+/Names [(Item.27) 1811 0 R (Item.28) 1898 0 R (Item.29) 1902 0 R (Item.3) 634 0 R (Item.30) 2079 0 R (Item.31) 2080 0 R]
+/Limits [(Item.27) (Item.31)]

 >> endobj
 2884 0 obj <<
 >> endobj
 2884 0 obj <<

-/Names [(equation.7.2.4) 1588 0 R (equation.7.2.5) 1589 0 R (equation.7.2.6) 1601 0 R (equation.7.2.7) 1611 0 R (equation.7.2.8) 1602 0 R (equation.7.3.10) 1709 0 R]
-/Limits [(equation.7.2.4) (equation.7.3.10)]
+/Names [(Item.32) 2089 0 R (Item.33) 2090 0 R (Item.34) 2091 0 R (Item.35) 2092 0 R (Item.36) 2220 0 R (Item.37) 2221 0 R]
+/Limits [(Item.32) (Item.37)]

 >> endobj
 2885 0 obj <<
 >> endobj
 2885 0 obj <<

-/Names [(equation.7.3.11) 1823 0 R (equation.7.3.9) 1708 0 R (equation.7.5.12) 1874 0 R (equation.7.5.13) 1875 0 R (equation.7.5.14) 1876 0 R (equation.7.5.15) 1878 0 R]
-/Limits [(equation.7.3.11) (equation.7.5.15)]
+/Names [(Item.4) 635 0 R (Item.5) 636 0 R (Item.6) 637 0 R (Item.7) 638 0 R (Item.8) 644 0 R (Item.9) 645 0 R]
+/Limits [(Item.4) (Item.9)]

 >> endobj
 2886 0 obj <<
 >> endobj
 2886 0 obj <<

-/Names [(equation.7.5.16) 1914 0 R (equation.7.5.17) 1915 0 R (equation.7.5.18) 1916 0 R (equation.7.5.19) 1917 0 R (figure.2.1) 575 0 R (figure.2.2) 578 0 R]
-/Limits [(equation.7.5.16) (figure.2.2)]
+/Names [(algocfline.1) 921 0 R (algocfline.2) 1306 0 R (algocfline.3) 1308 0 R (algocfline.4) 1751 0 R (algocfline.5) 1752 0 R (algocfline.6) 1753 0 R]
+/Limits [(algocfline.1) (algocfline.6)]

 >> endobj
 2887 0 obj <<
 >> endobj
 2887 0 obj <<

-/Names [(figure.2.3) 594 0 R (figure.2.4) 611 0 R (figure.4.1) 688 0 R (figure.4.2) 710 0 R (figure.4.3) 722 0 R (figure.4.4) 755 0 R]
-/Limits [(figure.2.3) (figure.4.4)]
+/Names [(algocfline.7) 1867 0 R (algocfline.8) 2054 0 R (algocfline.9) 2212 0 R (chapter*.1) 479 0 R (chapter*.5) 2619 0 R (chapter*.6) 2671 0 R]
+/Limits [(algocfline.7) (chapter*.6)]

 >> endobj
 2888 0 obj <<
 >> endobj
 2888 0 obj <<

-/Names [(figure.4.5) 797 0 R (figure.4.6) 801 0 R (figure.4.7) 802 0 R (figure.4.8) 831 0 R (figure.4.9) 850 0 R (figure.5.1) 899 0 R]
-/Limits [(figure.4.5) (figure.5.1)]
+/Names [(chapter*.7) 2762 0 R (chapter.1) 2 0 R (chapter.10) 350 0 R (chapter.2) 6 0 R (chapter.3) 34 0 R (chapter.4) 62 0 R]
+/Limits [(chapter*.7) (chapter.4)]

 >> endobj
 2889 0 obj <<
 >> endobj
 2889 0 obj <<

-/Names [(figure.5.10) 1173 0 R (figure.5.11) 1200 0 R (figure.5.2) 946 0 R (figure.5.3) 976 0 R (figure.5.4) 998 0 R (figure.5.5) 1016 0 R]
-/Limits [(figure.5.10) (figure.5.5)]
+/Names [(chapter.5) 114 0 R (chapter.6) 174 0 R (chapter.7) 230 0 R (chapter.8) 294 0 R (chapter.9) 326 0 R (cite.1093941) 787 0 R]
+/Limits [(chapter.5) (cite.1093941)]

 >> endobj
 2890 0 obj <<
 >> endobj
 2890 0 obj <<

-/Names [(figure.5.6) 1085 0 R (figure.5.7) 1119 0 R (figure.5.8) 1121 0 R (figure.5.9) 1170 0 R (figure.6.1) 1262 0 R (figure.6.10) 1490 0 R]
-/Limits [(figure.5.6) (figure.6.10)]
+/Names [(cite.1467423) 823 0 R (cite.1521458) 779 0 R (cite.4287006) 750 0 R (cite.4310076) 922 0 R (cite.4563095) 1113 0 R (cite.4587843) 780 0 R]
+/Limits [(cite.1467423) (cite.4587843)]

 >> endobj
 2891 0 obj <<
 >> endobj
 2891 0 obj <<

-/Names [(figure.6.11) 1509 0 R (figure.6.12) 1531 0 R (figure.6.2) 1356 0 R (figure.6.3) 1357 0 R (figure.6.4) 1385 0 R (figure.6.5) 1386 0 R]
-/Limits [(figure.6.11) (figure.6.5)]
+/Names [(cite.5170921) 1127 0 R (cite.5206542) 874 0 R (cite.5402362) 858 0 R (cite.5459410) 1228 0 R (cite.5767240) 1078 0 R (cite.6036776) 1571 0 R]
+/Limits [(cite.5170921) (cite.6036776)]

 >> endobj
 2892 0 obj <<
 >> endobj
 2892 0 obj <<

-/Names [(figure.6.6) 1403 0 R (figure.6.7) 1417 0 R (figure.6.8) 1458 0 R (figure.6.9) 1471 0 R (figure.7.1) 1575 0 R (figure.7.10) 1831 0 R]
-/Limits [(figure.6.6) (figure.7.10)]
+/Names [(cite.6288187) 857 0 R (cite.710815) 778 0 R (cite.BlellochTR90) 1435 0 R (cite.BuadesCM06) 783 0 R (cite.CUDAPG) 587 0 R (cite.Caselles99topographicmaps) 669 0 R]
+/Limits [(cite.6288187) (cite.Caselles99topographicmaps)]

 >> endobj
 2893 0 obj <<
 >> endobj
 2893 0 obj <<

-/Names [(figure.7.11) 1824 0 R (figure.7.12) 1841 0 R (figure.7.13) 1867 0 R (figure.7.14) 1958 0 R (figure.7.15) 1971 0 R (figure.7.2) 1576 0 R]
-/Limits [(figure.7.11) (figure.7.2)]
+/Names [(cite.ChesnaudRB99) 1074 0 R (cite.Dabov06imagedenoising) 824 0 R (cite.Dabov09bm3dimage) 825 0 R (cite.Daubechies:1992:TLW:130655) 786 0 R (cite.GallandBR03) 1075 0 R (cite.GermainR01) 1076 0 R]
+/Limits [(cite.ChesnaudRB99) (cite.GermainR01)]

 >> endobj
 2894 0 obj <<
 >> endobj
 2894 0 obj <<

-/Names [(figure.7.3) 1599 0 R (figure.7.4) 1651 0 R (figure.7.5) 1685 0 R (figure.7.6) 1686 0 R (figure.7.7) 1688 0 R (figure.7.8) 1725 0 R]
-/Limits [(figure.7.3) (figure.7.8)]
+/Names [(cite.KassWT88) 1052 0 R (cite.Mallat:2008:WTS:1525499) 785 0 R (cite.PALHANOXAVIERDEFONTES) 890 0 R (cite.Roberts:2010:WGA:1921479.1921499) 1186 0 R (cite.Vineet:2009:FMS:1572769.1572796) 1093 0 R (cite.Wang04imagequality) 715 0 R]
+/Limits [(cite.KassWT88) (cite.Wang04imagequality)]

 >> endobj
 2895 0 obj <<
 >> endobj
 2895 0 obj <<

-/Names [(figure.7.9) 1752 0 R (figure.8.1) 2057 0 R (figure.8.2) 2074 0 R (figure.8.3) 2083 0 R (figure.8.4) 2153 0 R (figure.9.1) 2255 0 R]
-/Limits [(figure.7.9) (figure.9.1)]
+/Names [(cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359) 966 0 R (cite.adalsteinsson1994fast) 1070 0 R (cite.agarwal2002exact) 1016 0 R (cite.aldinucci2012parallel) 863 0 R (cite.arbelaez2011contour) 1079 0 R (cite.arora1998approximation) 1017 0 R]
+/Limits [(cite.Zahn:1971:GMD:1309266.1309359) (cite.arora1998approximation)]

 >> endobj
 2896 0 obj <<
 >> endobj
 2896 0 obj <<

-/Names [(figure.9.2) 2570 0 R (lstlisting.8.1) 2094 0 R (lstlisting.9.1) 2203 0 R (lstlisting.9.2) 2267 0 R (lstlisting.9.3) 2340 0 R (lstlisting.9.4) 2402 0 R]
-/Limits [(figure.9.2) (lstlisting.9.4)]
+/Names [(cite.bauer2009segmentation) 1208 0 R (cite.bertaux2004speckle) 784 0 R (cite.boykov2004experimental) 991 0 R (cite.bresenham1965algorithm) 1230 0 R (cite.caselles97) 1590 0 R (cite.cates2004gist) 1184 0 R]
+/Limits [(cite.bauer2009segmentation) (cite.cates2004gist)]

 >> endobj
 2897 0 obj <<
 >> endobj
 2897 0 obj <<

-/Names [(lstlisting.9.5) 2479 0 R (lstnumber.8.1.1) 2095 0 R (lstnumber.8.1.10) 2104 0 R (lstnumber.8.1.11) 2105 0 R (lstnumber.8.1.12) 2106 0 R (lstnumber.8.1.13) 2107 0 R]
-/Limits [(lstlisting.9.5) (lstnumber.8.1.13)]
+/Names [(cite.chandran2009computational) 992 0 R (cite.che2008performance) 1115 0 R (cite.chen09) 859 0 R (cite.cheng1995mean) 1020 0 R (cite.cherkassky1997implementing) 993 0 R (cite.cmla2009Kes) 838 0 R]
+/Limits [(cite.chandran2009computational) (cite.cmla2009Kes)]

 >> endobj
 2898 0 obj <<
 >> endobj
 2898 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.14) 2108 0 R (lstnumber.8.1.15) 2109 0 R (lstnumber.8.1.16) 2110 0 R (lstnumber.8.1.17) 2111 0 R (lstnumber.8.1.18) 2112 0 R (lstnumber.8.1.19) 2113 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.14) (lstnumber.8.1.19)]
+/Names [(cite.cohen1993surface) 1072 0 R (cite.coil) 714 0 R (cite.comaniciu1999mean) 1022 0 R (cite.comaniciu2002mean) 1023 0 R (cite.convolutionsoup) 839 0 R (cite.cutrona1990synthetic) 670 0 R]
+/Limits [(cite.cohen1993surface) (cite.cutrona1990synthetic)]

 >> endobj
 2899 0 obj <<
 >> endobj
 2899 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.2) 2096 0 R (lstnumber.8.1.20) 2114 0 R (lstnumber.8.1.21) 2115 0 R (lstnumber.8.1.22) 2116 0 R (lstnumber.8.1.23) 2117 0 R (lstnumber.8.1.24) 2118 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.2) (lstnumber.8.1.24)]
+/Names [(cite.dixit2005gpu) 1094 0 R (cite.elad2006image) 789 0 R (cite.felzenszwalb2004efficient) 970 0 R (cite.fluck2006gpu) 1091 0 R (cite.foley1994introduction) 1021 0 R (cite.ford1955simple) 990 0 R]
+/Limits [(cite.dixit2005gpu) (cite.ford1955simple)]

 >> endobj
 2900 0 obj <<
 >> endobj
 2900 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.25) 2119 0 R (lstnumber.8.1.26) 2120 0 R (lstnumber.8.1.27) 2121 0 R (lstnumber.8.1.28) 2122 0 R (lstnumber.8.1.29) 2123 0 R (lstnumber.8.1.3) 2097 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.25) (lstnumber.8.1.3)]
+/Names [(cite.fukunaga1975estimation) 1019 0 R (cite.fulkerson2012really) 1131 0 R (cite.galland2005minimal) 1077 0 R (cite.graphcutscuda) 1112 0 R (cite.healey1994radiometric) 693 0 R (cite.hochbaum2013simplifications) 994 0 R]
+/Limits [(cite.fukunaga1975estimation) (cite.hochbaum2013simplifications)]

 >> endobj
 2901 0 obj <<
 >> endobj
 2901 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.30) 2124 0 R (lstnumber.8.1.31) 2125 0 R (lstnumber.8.1.32) 2126 0 R (lstnumber.8.1.33) 2127 0 R (lstnumber.8.1.34) 2128 0 R (lstnumber.8.1.35) 2129 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.30) (lstnumber.8.1.35)]
+/Names [(cite.humphrey1924psychology) 901 0 R (cite.jeong2009scalable) 1185 0 R (cite.kddcup99) 1116 0 R (cite.keselman1998extraction) 1024 0 R (cite.kmeansgpuopengl) 1128 0 R (cite.kodakccd) 694 0 R]
+/Limits [(cite.humphrey1924psychology) (cite.kodakccd)]

 >> endobj
 2902 0 obj <<
 >> endobj
 2902 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.36) 2130 0 R (lstnumber.8.1.37) 2131 0 R (lstnumber.8.1.38) 2132 0 R (lstnumber.8.1.39) 2133 0 R (lstnumber.8.1.4) 2098 0 R (lstnumber.8.1.40) 2134 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.36) (lstnumber.8.1.40)]
+/Names [(cite.kohli2007dynamic) 1114 0 R (cite.lefohn2003inter) 1181 0 R (cite.lefohn2003interactive) 1092 0 R (cite.lefohn2005streaming) 1183 0 R (cite.li2009mean) 1129 0 R (cite.li2011robust) 1209 0 R]
+/Limits [(cite.kohli2007dynamic) (cite.li2011robust)]

 >> endobj
 2903 0 obj <<
 >> endobj
 2903 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.41) 2135 0 R (lstnumber.8.1.42) 2136 0 R (lstnumber.8.1.43) 2137 0 R (lstnumber.8.1.44) 2138 0 R (lstnumber.8.1.45) 2139 0 R (lstnumber.8.1.46) 2140 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.41) (lstnumber.8.1.46)]
+/Names [(cite.macqueen1967some) 995 0 R (cite.mancuso2001introduction) 684 0 R (cite.martin2001database) 1229 0 R (cite.matheron75) 1589 0 R (cite.medianggems5) 2081 0 R (cite.nlmeansgpubelge) 891 0 R]
+/Limits [(cite.macqueen1967some) (cite.nlmeansgpubelge)]

 >> endobj
 2904 0 obj <<
 >> endobj
 2904 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.47) 2141 0 R (lstnumber.8.1.48) 2142 0 R (lstnumber.8.1.49) 2143 0 R (lstnumber.8.1.5) 2099 0 R (lstnumber.8.1.50) 2144 0 R (lstnumber.8.1.51) 2145 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.47) (lstnumber.8.1.51)]
+/Names [(cite.osher1988fronts) 1069 0 R (cite.pelleg2000x) 1018 0 R (cite.perrot2013fine) 2196 0 R (cite.perrotbookgpu) 2203 0 R (cite.perrotlniv) 1997 0 R (cite.psnrhvsm) 1946 0 R]
+/Limits [(cite.osher1988fronts) (cite.psnrhvsm)]

 >> endobj
 2905 0 obj <<
 >> endobj
 2905 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.52) 2146 0 R (lstnumber.8.1.53) 2147 0 R (lstnumber.8.1.54) 2148 0 R (lstnumber.8.1.55) 2149 0 R (lstnumber.8.1.6) 2100 0 R (lstnumber.8.1.7) 2101 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.52) (lstnumber.8.1.7)]
+/Names [(cite.ronfard1994region) 1073 0 R (cite.rumpf2001level) 1182 0 R (cite.sanchez2013highly) 861 0 R (cite.sanchezICASSP12) 2195 0 R (cite.sethian1996fast) 1071 0 R (cite.shi2000normalized) 971 0 R]
+/Limits [(cite.ronfard1994region) (cite.shi2000normalized)]

 >> endobj
 2906 0 obj <<
 >> endobj
 2906 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.8.1.8) 2102 0 R (lstnumber.8.1.9) 2103 0 R (lstnumber.9.1.1) 2204 0 R (lstnumber.9.1.10) 2213 0 R (lstnumber.9.1.11) 2214 0 R (lstnumber.9.1.12) 2215 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.8) (lstnumber.9.1.12)]
+/Names [(cite.snakegvf06) 1207 0 R (cite.snakegvfopencl12) 1210 0 R (cite.strang1999discrete) 788 0 R (cite.theuwissen2001ccd) 685 0 R (cite.tid2008a) 1944 0 R (cite.tukey77) 749 0 R]
+/Limits [(cite.snakegvf06) (cite.tukey77)]

 >> endobj
 2907 0 obj <<
 >> endobj
 2907 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.1.13) 2216 0 R (lstnumber.9.1.14) 2217 0 R (lstnumber.9.1.15) 2218 0 R (lstnumber.9.1.16) 2219 0 R (lstnumber.9.1.17) 2220 0 R (lstnumber.9.1.18) 2221 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.1.13) (lstnumber.9.1.18)]
+/Names [(cite.vedaldi2008quick) 1130 0 R (cite.volkov2010better) 1238 0 R (cite.wang2001image) 968 0 R (cite.wang2003image) 969 0 R (cite.wong2010demystifying) 613 0 R (cite.wu1993optimal) 967 0 R]
+/Limits [(cite.vedaldi2008quick) (cite.wu1993optimal)]

 >> endobj
 2908 0 obj <<
 >> endobj
 2908 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.1.19) 2222 0 R (lstnumber.9.1.2) 2205 0 R (lstnumber.9.1.20) 2223 0 R (lstnumber.9.1.21) 2224 0 R (lstnumber.9.1.22) 2225 0 R (lstnumber.9.1.23) 2226 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.1.19) (lstnumber.9.1.23)]
+/Names [(cite.xiao2010efficient) 1162 0 R (cite.zheng2011performance) 875 0 R (cite.zheng2012fast) 1227 0 R (equation.4.1.1) 734 0 R (equation.6.2.1) 1269 0 R (equation.6.2.10) 1291 0 R]
+/Limits [(cite.xiao2010efficient) (equation.6.2.10)]

 >> endobj
 2909 0 obj <<
 >> endobj
 2909 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.1.24) 2227 0 R (lstnumber.9.1.25) 2228 0 R (lstnumber.9.1.26) 2229 0 R (lstnumber.9.1.27) 2230 0 R (lstnumber.9.1.28) 2231 0 R (lstnumber.9.1.29) 2232 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.1.24) (lstnumber.9.1.29)]
+/Names [(equation.6.2.11) 1292 0 R (equation.6.2.12) 1293 0 R (equation.6.2.13) 1305 0 R (equation.6.2.2) 1270 0 R (equation.6.2.3) 1271 0 R (equation.6.2.4) 1272 0 R]
+/Limits [(equation.6.2.11) (equation.6.2.4)]

 >> endobj
 2910 0 obj <<
 >> endobj
 2910 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.1.3) 2206 0 R (lstnumber.9.1.30) 2233 0 R (lstnumber.9.1.31) 2234 0 R (lstnumber.9.1.4) 2207 0 R (lstnumber.9.1.5) 2208 0 R (lstnumber.9.1.6) 2209 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.1.3) (lstnumber.9.1.6)]
+/Names [(equation.6.2.5) 1273 0 R (equation.6.2.6) 1274 0 R (equation.6.2.7) 1275 0 R (equation.6.2.8) 1289 0 R (equation.6.2.9) 1290 0 R (equation.7.2.1) 1610 0 R]
+/Limits [(equation.6.2.5) (equation.7.2.1)]

 >> endobj
 2911 0 obj <<
 >> endobj
 2911 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.1.7) 2210 0 R (lstnumber.9.1.8) 2211 0 R (lstnumber.9.1.9) 2212 0 R (lstnumber.9.2.1) 2268 0 R (lstnumber.9.2.10) 2281 0 R (lstnumber.9.2.11) 2282 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.1.7) (lstnumber.9.2.11)]
+/Names [(equation.7.2.2) 1611 0 R (equation.7.2.3) 1612 0 R (equation.7.2.4) 1613 0 R (equation.7.2.5) 1614 0 R (equation.7.2.6) 1626 0 R (equation.7.2.7) 1636 0 R]
+/Limits [(equation.7.2.2) (equation.7.2.7)]

 >> endobj
 2912 0 obj <<
 >> endobj
 2912 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.12) 2283 0 R (lstnumber.9.2.13) 2284 0 R (lstnumber.9.2.14) 2285 0 R (lstnumber.9.2.15) 2286 0 R (lstnumber.9.2.16) 2287 0 R (lstnumber.9.2.17) 2288 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.12) (lstnumber.9.2.17)]
+/Names [(equation.7.2.8) 1627 0 R (equation.7.3.10) 1734 0 R (equation.7.3.11) 1848 0 R (equation.7.3.9) 1733 0 R (equation.7.5.12) 1899 0 R (equation.7.5.13) 1900 0 R]
+/Limits [(equation.7.2.8) (equation.7.5.13)]

 >> endobj
 2913 0 obj <<
 >> endobj
 2913 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.18) 2289 0 R (lstnumber.9.2.19) 2290 0 R (lstnumber.9.2.2) 2273 0 R (lstnumber.9.2.20) 2291 0 R (lstnumber.9.2.21) 2292 0 R (lstnumber.9.2.22) 2293 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.18) (lstnumber.9.2.22)]
+/Names [(equation.7.5.14) 1901 0 R (equation.7.5.15) 1903 0 R (equation.7.5.16) 1939 0 R (equation.7.5.17) 1940 0 R (equation.7.5.18) 1941 0 R (equation.7.5.19) 1942 0 R]
+/Limits [(equation.7.5.14) (equation.7.5.19)]

 >> endobj
 2914 0 obj <<
 >> endobj
 2914 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.23) 2294 0 R (lstnumber.9.2.24) 2295 0 R (lstnumber.9.2.25) 2296 0 R (lstnumber.9.2.26) 2297 0 R (lstnumber.9.2.27) 2298 0 R (lstnumber.9.2.28) 2299 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.23) (lstnumber.9.2.28)]
+/Names [(figure.2.1) 585 0 R (figure.2.2) 588 0 R (figure.2.3) 612 0 R (figure.2.4) 621 0 R (figure.4.1) 713 0 R (figure.4.2) 735 0 R]
+/Limits [(figure.2.1) (figure.4.2)]

 >> endobj
 2915 0 obj <<
 >> endobj
 2915 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.29) 2300 0 R (lstnumber.9.2.3) 2274 0 R (lstnumber.9.2.30) 2301 0 R (lstnumber.9.2.31) 2302 0 R (lstnumber.9.2.32) 2303 0 R (lstnumber.9.2.33) 2304 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.29) (lstnumber.9.2.33)]
+/Names [(figure.4.3) 747 0 R (figure.4.4) 781 0 R (figure.4.5) 822 0 R (figure.4.6) 826 0 R (figure.4.7) 837 0 R (figure.4.8) 872 0 R]
+/Limits [(figure.4.3) (figure.4.8)]

 >> endobj
 2916 0 obj <<
 >> endobj
 2916 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.34) 2305 0 R (lstnumber.9.2.35) 2306 0 R (lstnumber.9.2.36) 2307 0 R (lstnumber.9.2.37) 2308 0 R (lstnumber.9.2.38) 2309 0 R (lstnumber.9.2.39) 2310 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.34) (lstnumber.9.2.39)]
+/Names [(figure.4.9) 876 0 R (figure.5.1) 923 0 R (figure.5.10) 1203 0 R (figure.5.11) 1231 0 R (figure.5.2) 972 0 R (figure.5.3) 1015 0 R]
+/Limits [(figure.4.9) (figure.5.3)]

 >> endobj
 2917 0 obj <<
 >> endobj
 2917 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.4) 2275 0 R (lstnumber.9.2.40) 2311 0 R (lstnumber.9.2.41) 2312 0 R (lstnumber.9.2.42) 2313 0 R (lstnumber.9.2.43) 2314 0 R (lstnumber.9.2.44) 2315 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.4) (lstnumber.9.2.44)]
+/Names [(figure.5.4) 1025 0 R (figure.5.5) 1051 0 R (figure.5.6) 1109 0 R (figure.5.7) 1157 0 R (figure.5.8) 1161 0 R (figure.5.9) 1200 0 R]
+/Limits [(figure.5.4) (figure.5.9)]

 >> endobj
 2918 0 obj <<
 >> endobj
 2918 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.45) 2316 0 R (lstnumber.9.2.46) 2317 0 R (lstnumber.9.2.47) 2318 0 R (lstnumber.9.2.48) 2319 0 R (lstnumber.9.2.49) 2320 0 R (lstnumber.9.2.5) 2276 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.45) (lstnumber.9.2.5)]
+/Names [(figure.6.1) 1294 0 R (figure.6.10) 1522 0 R (figure.6.11) 1540 0 R (figure.6.12) 1560 0 R (figure.6.2) 1393 0 R (figure.6.3) 1394 0 R]
+/Limits [(figure.6.1) (figure.6.3)]

 >> endobj
 2919 0 obj <<
 >> endobj
 2919 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.50) 2321 0 R (lstnumber.9.2.51) 2322 0 R (lstnumber.9.2.52) 2323 0 R (lstnumber.9.2.53) 2324 0 R (lstnumber.9.2.54) 2325 0 R (lstnumber.9.2.55) 2326 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.50) (lstnumber.9.2.55)]
+/Names [(figure.6.4) 1420 0 R (figure.6.5) 1421 0 R (figure.6.6) 1434 0 R (figure.6.7) 1447 0 R (figure.6.8) 1477 0 R (figure.6.9) 1501 0 R]
+/Limits [(figure.6.4) (figure.6.9)]

 >> endobj
 2920 0 obj <<
 >> endobj
 2920 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.56) 2327 0 R (lstnumber.9.2.57) 2328 0 R (lstnumber.9.2.58) 2329 0 R (lstnumber.9.2.59) 2330 0 R (lstnumber.9.2.6) 2277 0 R (lstnumber.9.2.60) 2331 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.56) (lstnumber.9.2.60)]
+/Names [(figure.7.1) 1600 0 R (figure.7.10) 1856 0 R (figure.7.11) 1849 0 R (figure.7.12) 1866 0 R (figure.7.13) 1892 0 R (figure.7.14) 1983 0 R]
+/Limits [(figure.7.1) (figure.7.14)]

 >> endobj
 2921 0 obj <<
 >> endobj
 2921 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.2.61) 2332 0 R (lstnumber.9.2.62) 2333 0 R (lstnumber.9.2.7) 2278 0 R (lstnumber.9.2.8) 2279 0 R (lstnumber.9.2.9) 2280 0 R (lstnumber.9.3.1) 2341 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.61) (lstnumber.9.3.1)]
+/Names [(figure.7.15) 1996 0 R (figure.7.2) 1601 0 R (figure.7.3) 1624 0 R (figure.7.4) 1676 0 R (figure.7.5) 1710 0 R (figure.7.6) 1711 0 R]
+/Limits [(figure.7.15) (figure.7.6)]

 >> endobj
 2922 0 obj <<
 >> endobj
 2922 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.10) 2354 0 R (lstnumber.9.3.11) 2355 0 R (lstnumber.9.3.12) 2356 0 R (lstnumber.9.3.13) 2357 0 R (lstnumber.9.3.14) 2358 0 R (lstnumber.9.3.15) 2359 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.10) (lstnumber.9.3.15)]
+/Names [(figure.7.7) 1713 0 R (figure.7.8) 1750 0 R (figure.7.9) 1777 0 R (figure.8.1) 2082 0 R (figure.8.2) 2099 0 R (figure.8.3) 2108 0 R]
+/Limits [(figure.7.7) (figure.8.3)]

 >> endobj
 2923 0 obj <<
 >> endobj
 2923 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.16) 2360 0 R (lstnumber.9.3.17) 2361 0 R (lstnumber.9.3.18) 2362 0 R (lstnumber.9.3.19) 2363 0 R (lstnumber.9.3.2) 2342 0 R (lstnumber.9.3.20) 2364 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.16) (lstnumber.9.3.20)]
+/Names [(figure.8.4) 2178 0 R (figure.9.1) 2280 0 R (figure.9.2) 2595 0 R (lstlisting.8.1) 2119 0 R (lstlisting.9.1) 2228 0 R (lstlisting.9.2) 2292 0 R]
+/Limits [(figure.8.4) (lstlisting.9.2)]

 >> endobj
 2924 0 obj <<
 >> endobj
 2924 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.21) 2365 0 R (lstnumber.9.3.22) 2366 0 R (lstnumber.9.3.23) 2367 0 R (lstnumber.9.3.24) 2368 0 R (lstnumber.9.3.25) 2369 0 R (lstnumber.9.3.26) 2370 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.21) (lstnumber.9.3.26)]
+/Names [(lstlisting.9.3) 2365 0 R (lstlisting.9.4) 2427 0 R (lstlisting.9.5) 2504 0 R (lstnumber.8.1.1) 2120 0 R (lstnumber.8.1.10) 2129 0 R (lstnumber.8.1.11) 2130 0 R]
+/Limits [(lstlisting.9.3) (lstnumber.8.1.11)]

 >> endobj
 2925 0 obj <<
 >> endobj
 2925 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.27) 2371 0 R (lstnumber.9.3.28) 2372 0 R (lstnumber.9.3.29) 2373 0 R (lstnumber.9.3.3) 2343 0 R (lstnumber.9.3.30) 2374 0 R (lstnumber.9.3.31) 2375 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.27) (lstnumber.9.3.31)]
+/Names [(lstnumber.8.1.12) 2131 0 R (lstnumber.8.1.13) 2132 0 R (lstnumber.8.1.14) 2133 0 R (lstnumber.8.1.15) 2134 0 R (lstnumber.8.1.16) 2135 0 R (lstnumber.8.1.17) 2136 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.12) (lstnumber.8.1.17)]

 >> endobj
 2926 0 obj <<
 >> endobj
 2926 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.32) 2376 0 R (lstnumber.9.3.33) 2377 0 R (lstnumber.9.3.34) 2378 0 R (lstnumber.9.3.35) 2379 0 R (lstnumber.9.3.36) 2380 0 R (lstnumber.9.3.37) 2381 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.32) (lstnumber.9.3.37)]
+/Names [(lstnumber.8.1.18) 2137 0 R (lstnumber.8.1.19) 2138 0 R (lstnumber.8.1.2) 2121 0 R (lstnumber.8.1.20) 2139 0 R (lstnumber.8.1.21) 2140 0 R (lstnumber.8.1.22) 2141 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.18) (lstnumber.8.1.22)]

 >> endobj
 2927 0 obj <<
 >> endobj
 2927 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.38) 2382 0 R (lstnumber.9.3.39) 2383 0 R (lstnumber.9.3.4) 2344 0 R (lstnumber.9.3.40) 2384 0 R (lstnumber.9.3.41) 2385 0 R (lstnumber.9.3.42) 2386 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.38) (lstnumber.9.3.42)]
+/Names [(lstnumber.8.1.23) 2142 0 R (lstnumber.8.1.24) 2143 0 R (lstnumber.8.1.25) 2144 0 R (lstnumber.8.1.26) 2145 0 R (lstnumber.8.1.27) 2146 0 R (lstnumber.8.1.28) 2147 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.23) (lstnumber.8.1.28)]

 >> endobj
 2928 0 obj <<
 >> endobj
 2928 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.43) 2387 0 R (lstnumber.9.3.44) 2388 0 R (lstnumber.9.3.45) 2389 0 R (lstnumber.9.3.46) 2390 0 R (lstnumber.9.3.47) 2391 0 R (lstnumber.9.3.48) 2392 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.43) (lstnumber.9.3.48)]
+/Names [(lstnumber.8.1.29) 2148 0 R (lstnumber.8.1.3) 2122 0 R (lstnumber.8.1.30) 2149 0 R (lstnumber.8.1.31) 2150 0 R (lstnumber.8.1.32) 2151 0 R (lstnumber.8.1.33) 2152 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.29) (lstnumber.8.1.33)]

 >> endobj
 2929 0 obj <<
 >> endobj
 2929 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.49) 2393 0 R (lstnumber.9.3.5) 2345 0 R (lstnumber.9.3.50) 2394 0 R (lstnumber.9.3.51) 2395 0 R (lstnumber.9.3.52) 2396 0 R (lstnumber.9.3.53) 2397 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.49) (lstnumber.9.3.53)]
+/Names [(lstnumber.8.1.34) 2153 0 R (lstnumber.8.1.35) 2154 0 R (lstnumber.8.1.36) 2155 0 R (lstnumber.8.1.37) 2156 0 R (lstnumber.8.1.38) 2157 0 R (lstnumber.8.1.39) 2158 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.34) (lstnumber.8.1.39)]

 >> endobj
 2930 0 obj <<
 >> endobj
 2930 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.54) 2398 0 R (lstnumber.9.3.55) 2399 0 R (lstnumber.9.3.56) 2400 0 R (lstnumber.9.3.57) 2401 0 R (lstnumber.9.3.6) 2346 0 R (lstnumber.9.3.7) 2347 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.54) (lstnumber.9.3.7)]
+/Names [(lstnumber.8.1.4) 2123 0 R (lstnumber.8.1.40) 2159 0 R (lstnumber.8.1.41) 2160 0 R (lstnumber.8.1.42) 2161 0 R (lstnumber.8.1.43) 2162 0 R (lstnumber.8.1.44) 2163 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.4) (lstnumber.8.1.44)]

 >> endobj
 2931 0 obj <<
 >> endobj
 2931 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.3.8) 2348 0 R (lstnumber.9.3.9) 2349 0 R (lstnumber.9.4.1) 2403 0 R (lstnumber.9.4.10) 2412 0 R (lstnumber.9.4.11) 2413 0 R (lstnumber.9.4.12) 2414 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.8) (lstnumber.9.4.12)]
+/Names [(lstnumber.8.1.45) 2164 0 R (lstnumber.8.1.46) 2165 0 R (lstnumber.8.1.47) 2166 0 R (lstnumber.8.1.48) 2167 0 R (lstnumber.8.1.49) 2168 0 R (lstnumber.8.1.5) 2124 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.45) (lstnumber.8.1.5)]

 >> endobj
 2932 0 obj <<
 >> endobj
 2932 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.13) 2415 0 R (lstnumber.9.4.14) 2416 0 R (lstnumber.9.4.15) 2417 0 R (lstnumber.9.4.16) 2418 0 R (lstnumber.9.4.17) 2419 0 R (lstnumber.9.4.18) 2429 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.13) (lstnumber.9.4.18)]
+/Names [(lstnumber.8.1.50) 2169 0 R (lstnumber.8.1.51) 2170 0 R (lstnumber.8.1.52) 2171 0 R (lstnumber.8.1.53) 2172 0 R (lstnumber.8.1.54) 2173 0 R (lstnumber.8.1.55) 2174 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.50) (lstnumber.8.1.55)]

 >> endobj
 2933 0 obj <<
 >> endobj
 2933 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.19) 2430 0 R (lstnumber.9.4.2) 2404 0 R (lstnumber.9.4.20) 2431 0 R (lstnumber.9.4.21) 2432 0 R (lstnumber.9.4.22) 2433 0 R (lstnumber.9.4.23) 2434 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.19) (lstnumber.9.4.23)]
+/Names [(lstnumber.8.1.6) 2125 0 R (lstnumber.8.1.7) 2126 0 R (lstnumber.8.1.8) 2127 0 R (lstnumber.8.1.9) 2128 0 R (lstnumber.9.1.1) 2229 0 R (lstnumber.9.1.10) 2238 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.6) (lstnumber.9.1.10)]

 >> endobj
 2934 0 obj <<
 >> endobj
 2934 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.24) 2435 0 R (lstnumber.9.4.25) 2436 0 R (lstnumber.9.4.26) 2437 0 R (lstnumber.9.4.27) 2438 0 R (lstnumber.9.4.28) 2439 0 R (lstnumber.9.4.29) 2440 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.24) (lstnumber.9.4.29)]
+/Names [(lstnumber.9.1.11) 2239 0 R (lstnumber.9.1.12) 2240 0 R (lstnumber.9.1.13) 2241 0 R (lstnumber.9.1.14) 2242 0 R (lstnumber.9.1.15) 2243 0 R (lstnumber.9.1.16) 2244 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.11) (lstnumber.9.1.16)]

 >> endobj
 2935 0 obj <<
 >> endobj
 2935 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.3) 2405 0 R (lstnumber.9.4.30) 2441 0 R (lstnumber.9.4.31) 2442 0 R (lstnumber.9.4.32) 2443 0 R (lstnumber.9.4.33) 2444 0 R (lstnumber.9.4.34) 2445 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.3) (lstnumber.9.4.34)]
+/Names [(lstnumber.9.1.17) 2245 0 R (lstnumber.9.1.18) 2246 0 R (lstnumber.9.1.19) 2247 0 R (lstnumber.9.1.2) 2230 0 R (lstnumber.9.1.20) 2248 0 R (lstnumber.9.1.21) 2249 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.17) (lstnumber.9.1.21)]

 >> endobj
 2936 0 obj <<
 >> endobj
 2936 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.35) 2446 0 R (lstnumber.9.4.36) 2447 0 R (lstnumber.9.4.37) 2448 0 R (lstnumber.9.4.38) 2449 0 R (lstnumber.9.4.39) 2450 0 R (lstnumber.9.4.4) 2406 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.35) (lstnumber.9.4.4)]
+/Names [(lstnumber.9.1.22) 2250 0 R (lstnumber.9.1.23) 2251 0 R (lstnumber.9.1.24) 2252 0 R (lstnumber.9.1.25) 2253 0 R (lstnumber.9.1.26) 2254 0 R (lstnumber.9.1.27) 2255 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.22) (lstnumber.9.1.27)]

 >> endobj
 2937 0 obj <<
 >> endobj
 2937 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.40) 2451 0 R (lstnumber.9.4.41) 2452 0 R (lstnumber.9.4.42) 2453 0 R (lstnumber.9.4.43) 2454 0 R (lstnumber.9.4.44) 2455 0 R (lstnumber.9.4.45) 2456 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.40) (lstnumber.9.4.45)]
+/Names [(lstnumber.9.1.28) 2256 0 R (lstnumber.9.1.29) 2257 0 R (lstnumber.9.1.3) 2231 0 R (lstnumber.9.1.30) 2258 0 R (lstnumber.9.1.31) 2259 0 R (lstnumber.9.1.4) 2232 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.28) (lstnumber.9.1.4)]

 >> endobj
 2938 0 obj <<
 >> endobj
 2938 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.46) 2457 0 R (lstnumber.9.4.47) 2458 0 R (lstnumber.9.4.48) 2459 0 R (lstnumber.9.4.49) 2460 0 R (lstnumber.9.4.5) 2407 0 R (lstnumber.9.4.50) 2461 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.46) (lstnumber.9.4.50)]
+/Names [(lstnumber.9.1.5) 2233 0 R (lstnumber.9.1.6) 2234 0 R (lstnumber.9.1.7) 2235 0 R (lstnumber.9.1.8) 2236 0 R (lstnumber.9.1.9) 2237 0 R (lstnumber.9.2.1) 2293 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.5) (lstnumber.9.2.1)]

 >> endobj
 2939 0 obj <<
 >> endobj
 2939 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.51) 2462 0 R (lstnumber.9.4.52) 2463 0 R (lstnumber.9.4.53) 2464 0 R (lstnumber.9.4.54) 2465 0 R (lstnumber.9.4.55) 2466 0 R (lstnumber.9.4.56) 2467 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.51) (lstnumber.9.4.56)]
+/Names [(lstnumber.9.2.10) 2306 0 R (lstnumber.9.2.11) 2307 0 R (lstnumber.9.2.12) 2308 0 R (lstnumber.9.2.13) 2309 0 R (lstnumber.9.2.14) 2310 0 R (lstnumber.9.2.15) 2311 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.10) (lstnumber.9.2.15)]

 >> endobj
 2940 0 obj <<
 >> endobj
 2940 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.57) 2468 0 R (lstnumber.9.4.58) 2469 0 R (lstnumber.9.4.59) 2470 0 R (lstnumber.9.4.6) 2408 0 R (lstnumber.9.4.60) 2471 0 R (lstnumber.9.4.7) 2409 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.57) (lstnumber.9.4.7)]
+/Names [(lstnumber.9.2.16) 2312 0 R (lstnumber.9.2.17) 2313 0 R (lstnumber.9.2.18) 2314 0 R (lstnumber.9.2.19) 2315 0 R (lstnumber.9.2.2) 2298 0 R (lstnumber.9.2.20) 2316 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.16) (lstnumber.9.2.20)]

 >> endobj
 2941 0 obj <<
 >> endobj
 2941 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.4.8) 2410 0 R (lstnumber.9.4.9) 2411 0 R (lstnumber.9.5.1) 2480 0 R (lstnumber.9.5.10) 2489 0 R (lstnumber.9.5.11) 2490 0 R (lstnumber.9.5.12) 2491 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.8) (lstnumber.9.5.12)]
+/Names [(lstnumber.9.2.21) 2317 0 R (lstnumber.9.2.22) 2318 0 R (lstnumber.9.2.23) 2319 0 R (lstnumber.9.2.24) 2320 0 R (lstnumber.9.2.25) 2321 0 R (lstnumber.9.2.26) 2322 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.21) (lstnumber.9.2.26)]

 >> endobj
 2942 0 obj <<
 >> endobj
 2942 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.13) 2492 0 R (lstnumber.9.5.14) 2493 0 R (lstnumber.9.5.15) 2494 0 R (lstnumber.9.5.16) 2495 0 R (lstnumber.9.5.17) 2496 0 R (lstnumber.9.5.18) 2497 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.13) (lstnumber.9.5.18)]
+/Names [(lstnumber.9.2.27) 2323 0 R (lstnumber.9.2.28) 2324 0 R (lstnumber.9.2.29) 2325 0 R (lstnumber.9.2.3) 2299 0 R (lstnumber.9.2.30) 2326 0 R (lstnumber.9.2.31) 2327 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.27) (lstnumber.9.2.31)]

 >> endobj
 2943 0 obj <<
 >> endobj
 2943 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.19) 2498 0 R (lstnumber.9.5.2) 2481 0 R (lstnumber.9.5.20) 2499 0 R (lstnumber.9.5.21) 2500 0 R (lstnumber.9.5.22) 2501 0 R (lstnumber.9.5.23) 2502 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.19) (lstnumber.9.5.23)]
+/Names [(lstnumber.9.2.32) 2328 0 R (lstnumber.9.2.33) 2329 0 R (lstnumber.9.2.34) 2330 0 R (lstnumber.9.2.35) 2331 0 R (lstnumber.9.2.36) 2332 0 R (lstnumber.9.2.37) 2333 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.32) (lstnumber.9.2.37)]

 >> endobj
 2944 0 obj <<
 >> endobj
 2944 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.24) 2503 0 R (lstnumber.9.5.25) 2504 0 R (lstnumber.9.5.26) 2505 0 R (lstnumber.9.5.27) 2506 0 R (lstnumber.9.5.28) 2507 0 R (lstnumber.9.5.29) 2508 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.24) (lstnumber.9.5.29)]
+/Names [(lstnumber.9.2.38) 2334 0 R (lstnumber.9.2.39) 2335 0 R (lstnumber.9.2.4) 2300 0 R (lstnumber.9.2.40) 2336 0 R (lstnumber.9.2.41) 2337 0 R (lstnumber.9.2.42) 2338 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.38) (lstnumber.9.2.42)]

 >> endobj
 2945 0 obj <<
 >> endobj
 2945 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.3) 2482 0 R (lstnumber.9.5.30) 2509 0 R (lstnumber.9.5.31) 2510 0 R (lstnumber.9.5.32) 2511 0 R (lstnumber.9.5.33) 2512 0 R (lstnumber.9.5.34) 2513 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.3) (lstnumber.9.5.34)]
+/Names [(lstnumber.9.2.43) 2339 0 R (lstnumber.9.2.44) 2340 0 R (lstnumber.9.2.45) 2341 0 R (lstnumber.9.2.46) 2342 0 R (lstnumber.9.2.47) 2343 0 R (lstnumber.9.2.48) 2344 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.43) (lstnumber.9.2.48)]

 >> endobj
 2946 0 obj <<
 >> endobj
 2946 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.35) 2514 0 R (lstnumber.9.5.36) 2515 0 R (lstnumber.9.5.37) 2516 0 R (lstnumber.9.5.38) 2517 0 R (lstnumber.9.5.39) 2518 0 R (lstnumber.9.5.4) 2483 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.35) (lstnumber.9.5.4)]
+/Names [(lstnumber.9.2.49) 2345 0 R (lstnumber.9.2.5) 2301 0 R (lstnumber.9.2.50) 2346 0 R (lstnumber.9.2.51) 2347 0 R (lstnumber.9.2.52) 2348 0 R (lstnumber.9.2.53) 2349 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.49) (lstnumber.9.2.53)]

 >> endobj
 2947 0 obj <<
 >> endobj
 2947 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.40) 2519 0 R (lstnumber.9.5.41) 2520 0 R (lstnumber.9.5.42) 2521 0 R (lstnumber.9.5.43) 2522 0 R (lstnumber.9.5.44) 2523 0 R (lstnumber.9.5.45) 2524 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.40) (lstnumber.9.5.45)]
+/Names [(lstnumber.9.2.54) 2350 0 R (lstnumber.9.2.55) 2351 0 R (lstnumber.9.2.56) 2352 0 R (lstnumber.9.2.57) 2353 0 R (lstnumber.9.2.58) 2354 0 R (lstnumber.9.2.59) 2355 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.54) (lstnumber.9.2.59)]

 >> endobj
 2948 0 obj <<
 >> endobj
 2948 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.46) 2525 0 R (lstnumber.9.5.47) 2526 0 R (lstnumber.9.5.48) 2527 0 R (lstnumber.9.5.49) 2528 0 R (lstnumber.9.5.5) 2484 0 R (lstnumber.9.5.50) 2529 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.46) (lstnumber.9.5.50)]
+/Names [(lstnumber.9.2.6) 2302 0 R (lstnumber.9.2.60) 2356 0 R (lstnumber.9.2.61) 2357 0 R (lstnumber.9.2.62) 2358 0 R (lstnumber.9.2.7) 2303 0 R (lstnumber.9.2.8) 2304 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.6) (lstnumber.9.2.8)]

 >> endobj
 2949 0 obj <<
 >> endobj
 2949 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.51) 2530 0 R (lstnumber.9.5.52) 2531 0 R (lstnumber.9.5.53) 2532 0 R (lstnumber.9.5.54) 2533 0 R (lstnumber.9.5.55) 2556 0 R (lstnumber.9.5.56) 2557 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.51) (lstnumber.9.5.56)]
+/Names [(lstnumber.9.2.9) 2305 0 R (lstnumber.9.3.1) 2366 0 R (lstnumber.9.3.10) 2379 0 R (lstnumber.9.3.11) 2380 0 R (lstnumber.9.3.12) 2381 0 R (lstnumber.9.3.13) 2382 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.9) (lstnumber.9.3.13)]

 >> endobj
 2950 0 obj <<
 >> endobj
 2950 0 obj <<

-/Names [(lstnumber.9.5.57) 2558 0 R (lstnumber.9.5.58) 2559 0 R (lstnumber.9.5.6) 2485 0 R (lstnumber.9.5.7) 2486 0 R (lstnumber.9.5.8) 2487 0 R (lstnumber.9.5.9) 2488 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.57) (lstnumber.9.5.9)]
+/Names [(lstnumber.9.3.14) 2383 0 R (lstnumber.9.3.15) 2384 0 R (lstnumber.9.3.16) 2385 0 R (lstnumber.9.3.17) 2386 0 R (lstnumber.9.3.18) 2387 0 R (lstnumber.9.3.19) 2388 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.14) (lstnumber.9.3.19)]

 >> endobj
 2951 0 obj <<
 >> endobj
 2951 0 obj <<

-/Names [(page.1) 350 0 R (page.10) 553 0 R (page.100) 1976 0 R (page.101) 2015 0 R (page.102) 2019 0 R (page.103) 2027 0 R]
-/Limits [(page.1) (page.103)]
+/Names [(lstnumber.9.3.2) 2367 0 R (lstnumber.9.3.20) 2389 0 R (lstnumber.9.3.21) 2390 0 R (lstnumber.9.3.22) 2391 0 R (lstnumber.9.3.23) 2392 0 R (lstnumber.9.3.24) 2393 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.2) (lstnumber.9.3.24)]

 >> endobj
 2952 0 obj <<
 >> endobj
 2952 0 obj <<

-/Names [(page.104) 2036 0 R (page.105) 2053 0 R (page.106) 2063 0 R (page.107) 2073 0 R (page.108) 2082 0 R (page.109) 2093 0 R]
-/Limits [(page.104) (page.109)]
+/Names [(lstnumber.9.3.25) 2394 0 R (lstnumber.9.3.26) 2395 0 R (lstnumber.9.3.27) 2396 0 R (lstnumber.9.3.28) 2397 0 R (lstnumber.9.3.29) 2398 0 R (lstnumber.9.3.3) 2368 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.25) (lstnumber.9.3.3)]

 >> endobj
 2953 0 obj <<
 >> endobj
 2953 0 obj <<

-/Names [(page.11) 561 0 R (page.110) 2160 0 R (page.111) 2169 0 R (page.112) 2177 0 R (page.113) 2186 0 R (page.114) 2194 0 R]
-/Limits [(page.11) (page.114)]
+/Names [(lstnumber.9.3.30) 2399 0 R (lstnumber.9.3.31) 2400 0 R (lstnumber.9.3.32) 2401 0 R (lstnumber.9.3.33) 2402 0 R (lstnumber.9.3.34) 2403 0 R (lstnumber.9.3.35) 2404 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.30) (lstnumber.9.3.35)]

 >> endobj
 2954 0 obj <<
 >> endobj
 2954 0 obj <<

-/Names [(page.115) 2244 0 R (page.116) 2252 0 R (page.117) 2265 0 R (page.118) 2272 0 R (page.119) 2339 0 R (page.12) 565 0 R]
-/Limits [(page.115) (page.12)]
+/Names [(lstnumber.9.3.36) 2405 0 R (lstnumber.9.3.37) 2406 0 R (lstnumber.9.3.38) 2407 0 R (lstnumber.9.3.39) 2408 0 R (lstnumber.9.3.4) 2369 0 R (lstnumber.9.3.40) 2409 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.36) (lstnumber.9.3.40)]

 >> endobj
 2955 0 obj <<
 >> endobj
 2955 0 obj <<

-/Names [(page.120) 2353 0 R (page.121) 2428 0 R (page.122) 2478 0 R (page.123) 2555 0 R (page.124) 2569 0 R (page.125) 2574 0 R]
-/Limits [(page.120) (page.125)]
+/Names [(lstnumber.9.3.41) 2410 0 R (lstnumber.9.3.42) 2411 0 R (lstnumber.9.3.43) 2412 0 R (lstnumber.9.3.44) 2413 0 R (lstnumber.9.3.45) 2414 0 R (lstnumber.9.3.46) 2415 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.41) (lstnumber.9.3.46)]

 >> endobj
 2956 0 obj <<
 >> endobj
 2956 0 obj <<

-/Names [(page.126) 2580 0 R (page.127) 2584 0 R (page.128) 2589 0 R (page.129) 2593 0 R (page.13) 574 0 R (page.130) 2598 0 R]
-/Limits [(page.126) (page.130)]
+/Names [(lstnumber.9.3.47) 2416 0 R (lstnumber.9.3.48) 2417 0 R (lstnumber.9.3.49) 2418 0 R (lstnumber.9.3.5) 2370 0 R (lstnumber.9.3.50) 2419 0 R (lstnumber.9.3.51) 2420 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.47) (lstnumber.9.3.51)]

 >> endobj
 2957 0 obj <<
 >> endobj
 2957 0 obj <<

-/Names [(page.131) 2602 0 R (page.132) 2606 0 R (page.133) 2610 0 R (page.134) 2615 0 R (page.135) 2619 0 R (page.136) 2623 0 R]
-/Limits [(page.131) (page.136)]
+/Names [(lstnumber.9.3.52) 2421 0 R (lstnumber.9.3.53) 2422 0 R (lstnumber.9.3.54) 2423 0 R (lstnumber.9.3.55) 2424 0 R (lstnumber.9.3.56) 2425 0 R (lstnumber.9.3.57) 2426 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.52) (lstnumber.9.3.57)]

 >> endobj
 2958 0 obj <<
 >> endobj
 2958 0 obj <<

-/Names [(page.137) 2645 0 R (page.138) 2671 0 R (page.139) 2691 0 R (page.14) 591 0 R (page.140) 2709 0 R (page.141) 2714 0 R]
-/Limits [(page.137) (page.141)]
+/Names [(lstnumber.9.3.6) 2371 0 R (lstnumber.9.3.7) 2372 0 R (lstnumber.9.3.8) 2373 0 R (lstnumber.9.3.9) 2374 0 R (lstnumber.9.4.1) 2428 0 R (lstnumber.9.4.10) 2437 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.6) (lstnumber.9.4.10)]

 >> endobj
 2959 0 obj <<
 >> endobj
 2959 0 obj <<

-/Names [(page.142) 2718 0 R (page.143) 2735 0 R (page.144) 2759 0 R (page.145) 2763 0 R (page.146) 2769 0 R (page.15) 601 0 R]
-/Limits [(page.142) (page.15)]
+/Names [(lstnumber.9.4.11) 2438 0 R (lstnumber.9.4.12) 2439 0 R (lstnumber.9.4.13) 2440 0 R (lstnumber.9.4.14) 2441 0 R (lstnumber.9.4.15) 2442 0 R (lstnumber.9.4.16) 2443 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.11) (lstnumber.9.4.16)]

 >> endobj
 2960 0 obj <<
 >> endobj
 2960 0 obj <<

-/Names [(page.16) 610 0 R (page.17) 615 0 R (page.18) 624 0 R (page.19) 628 0 R (page.2) 394 0 R (page.20) 633 0 R]
-/Limits [(page.16) (page.20)]
+/Names [(lstnumber.9.4.17) 2444 0 R (lstnumber.9.4.18) 2454 0 R (lstnumber.9.4.19) 2455 0 R (lstnumber.9.4.2) 2429 0 R (lstnumber.9.4.20) 2456 0 R (lstnumber.9.4.21) 2457 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.17) (lstnumber.9.4.21)]

 >> endobj
 2961 0 obj <<
 >> endobj
 2961 0 obj <<

-/Names [(page.21) 641 0 R (page.22) 649 0 R (page.23) 655 0 R (page.24) 665 0 R (page.25) 672 0 R (page.26) 677 0 R]
-/Limits [(page.21) (page.26)]
+/Names [(lstnumber.9.4.22) 2458 0 R (lstnumber.9.4.23) 2459 0 R (lstnumber.9.4.24) 2460 0 R (lstnumber.9.4.25) 2461 0 R (lstnumber.9.4.26) 2462 0 R (lstnumber.9.4.27) 2463 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.22) (lstnumber.9.4.27)]

 >> endobj
 2962 0 obj <<
 >> endobj
 2962 0 obj <<

-/Names [(page.27) 687 0 R (page.28) 705 0 R (page.29) 715 0 R (page.3) 399 0 R (page.30) 751 0 R (page.31) 767 0 R]
-/Limits [(page.27) (page.31)]
+/Names [(lstnumber.9.4.28) 2464 0 R (lstnumber.9.4.29) 2465 0 R (lstnumber.9.4.3) 2430 0 R (lstnumber.9.4.30) 2466 0 R (lstnumber.9.4.31) 2467 0 R (lstnumber.9.4.32) 2468 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.28) (lstnumber.9.4.32)]

 >> endobj
 2963 0 obj <<
 >> endobj
 2963 0 obj <<

-/Names [(page.32) 793 0 R (page.33) 808 0 R (page.34) 828 0 R (page.35) 846 0 R (page.36) 859 0 R (page.37) 863 0 R]
-/Limits [(page.32) (page.37)]
+/Names [(lstnumber.9.4.33) 2469 0 R (lstnumber.9.4.34) 2470 0 R (lstnumber.9.4.35) 2471 0 R (lstnumber.9.4.36) 2472 0 R (lstnumber.9.4.37) 2473 0 R (lstnumber.9.4.38) 2474 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.33) (lstnumber.9.4.38)]

 >> endobj
 2964 0 obj <<
 >> endobj
 2964 0 obj <<

-/Names [(page.38) 870 0 R (page.39) 876 0 R (page.4) 438 0 R (page.40) 896 0 R (page.41) 908 0 R (page.42) 939 0 R]
-/Limits [(page.38) (page.42)]
+/Names [(lstnumber.9.4.39) 2475 0 R (lstnumber.9.4.4) 2431 0 R (lstnumber.9.4.40) 2476 0 R (lstnumber.9.4.41) 2477 0 R (lstnumber.9.4.42) 2478 0 R (lstnumber.9.4.43) 2479 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.39) (lstnumber.9.4.43)]

 >> endobj
 2965 0 obj <<
 >> endobj
 2965 0 obj <<

-/Names [(page.43) 966 0 R (page.44) 989 0 R (page.45) 1014 0 R (page.46) 1029 0 R (page.47) 1044 0 R (page.48) 1061 0 R]
-/Limits [(page.43) (page.48)]
+/Names [(lstnumber.9.4.44) 2480 0 R (lstnumber.9.4.45) 2481 0 R (lstnumber.9.4.46) 2482 0 R (lstnumber.9.4.47) 2483 0 R (lstnumber.9.4.48) 2484 0 R (lstnumber.9.4.49) 2485 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.44) (lstnumber.9.4.49)]

 >> endobj
 2966 0 obj <<
 >> endobj
 2966 0 obj <<

-/Names [(page.49) 1084 0 R (page.5) 470 0 R (page.50) 1115 0 R (page.51) 1125 0 R (page.52) 1150 0 R (page.53) 1169 0 R]
-/Limits [(page.49) (page.53)]
+/Names [(lstnumber.9.4.5) 2432 0 R (lstnumber.9.4.50) 2486 0 R (lstnumber.9.4.51) 2487 0 R (lstnumber.9.4.52) 2488 0 R (lstnumber.9.4.53) 2489 0 R (lstnumber.9.4.54) 2490 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.5) (lstnumber.9.4.54)]

 >> endobj
 2967 0 obj <<
 >> endobj
 2967 0 obj <<

-/Names [(page.54) 1195 0 R (page.55) 1206 0 R (page.56) 1212 0 R (page.57) 1216 0 R (page.58) 1220 0 R (page.59) 1226 0 R]
-/Limits [(page.54) (page.59)]
+/Names [(lstnumber.9.4.55) 2491 0 R (lstnumber.9.4.56) 2492 0 R (lstnumber.9.4.57) 2493 0 R (lstnumber.9.4.58) 2494 0 R (lstnumber.9.4.59) 2495 0 R (lstnumber.9.4.6) 2433 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.55) (lstnumber.9.4.6)]

 >> endobj
 2968 0 obj <<
 >> endobj
 2968 0 obj <<

-/Names [(page.6) 508 0 R (page.60) 1236 0 R (page.61) 1253 0 R (page.62) 1271 0 R (page.63) 1279 0 R (page.64) 1293 0 R]
-/Limits [(page.6) (page.64)]
+/Names [(lstnumber.9.4.60) 2496 0 R (lstnumber.9.4.7) 2434 0 R (lstnumber.9.4.8) 2435 0 R (lstnumber.9.4.9) 2436 0 R (lstnumber.9.5.1) 2505 0 R (lstnumber.9.5.10) 2514 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.60) (lstnumber.9.5.10)]

 >> endobj
 2969 0 obj <<
 >> endobj
 2969 0 obj <<

-/Names [(page.65) 1355 0 R (page.66) 1362 0 R (page.67) 1383 0 R (page.68) 1402 0 R (page.69) 1415 0 R (page.7) 539 0 R]
-/Limits [(page.65) (page.7)]
+/Names [(lstnumber.9.5.11) 2515 0 R (lstnumber.9.5.12) 2516 0 R (lstnumber.9.5.13) 2517 0 R (lstnumber.9.5.14) 2518 0 R (lstnumber.9.5.15) 2519 0 R (lstnumber.9.5.16) 2520 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.11) (lstnumber.9.5.16)]

 >> endobj
 2970 0 obj <<
 >> endobj
 2970 0 obj <<

-/Names [(page.70) 1422 0 R (page.71) 1439 0 R (page.72) 1457 0 R (page.73) 1468 0 R (page.74) 1489 0 R (page.75) 1502 0 R]
-/Limits [(page.70) (page.75)]
+/Names [(lstnumber.9.5.17) 2521 0 R (lstnumber.9.5.18) 2522 0 R (lstnumber.9.5.19) 2523 0 R (lstnumber.9.5.2) 2506 0 R (lstnumber.9.5.20) 2524 0 R (lstnumber.9.5.21) 2525 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.17) (lstnumber.9.5.21)]

 >> endobj
 2971 0 obj <<
 >> endobj
 2971 0 obj <<

-/Names [(page.76) 1516 0 R (page.77) 1528 0 R (page.78) 1545 0 R (page.79) 1550 0 R (page.8) 544 0 R (page.80) 1555 0 R]
-/Limits [(page.76) (page.80)]
+/Names [(lstnumber.9.5.22) 2526 0 R (lstnumber.9.5.23) 2527 0 R (lstnumber.9.5.24) 2528 0 R (lstnumber.9.5.25) 2529 0 R (lstnumber.9.5.26) 2530 0 R (lstnumber.9.5.27) 2531 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.22) (lstnumber.9.5.27)]

 >> endobj
 2972 0 obj <<
 >> endobj
 2972 0 obj <<

-/Names [(page.81) 1563 0 R (page.82) 1572 0 R (page.83) 1584 0 R (page.84) 1598 0 R (page.85) 1609 0 R (page.86) 1644 0 R]
-/Limits [(page.81) (page.86)]
+/Names [(lstnumber.9.5.28) 2532 0 R (lstnumber.9.5.29) 2533 0 R (lstnumber.9.5.3) 2507 0 R (lstnumber.9.5.30) 2534 0 R (lstnumber.9.5.31) 2535 0 R (lstnumber.9.5.32) 2536 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.28) (lstnumber.9.5.32)]

 >> endobj
 2973 0 obj <<
 >> endobj
 2973 0 obj <<

-/Names [(page.87) 1672 0 R (page.88) 1694 0 R (page.89) 1719 0 R (page.9) 548 0 R (page.90) 1741 0 R (page.91) 1765 0 R]
-/Limits [(page.87) (page.91)]
+/Names [(lstnumber.9.5.33) 2537 0 R (lstnumber.9.5.34) 2538 0 R (lstnumber.9.5.35) 2539 0 R (lstnumber.9.5.36) 2540 0 R (lstnumber.9.5.37) 2541 0 R (lstnumber.9.5.38) 2542 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.33) (lstnumber.9.5.38)]

 >> endobj
 2974 0 obj <<
 >> endobj
 2974 0 obj <<

-/Names [(page.92) 1799 0 R (page.93) 1830 0 R (page.94) 1838 0 R (page.95) 1858 0 R (page.96) 1872 0 R (page.97) 1913 0 R]
-/Limits [(page.92) (page.97)]
+/Names [(lstnumber.9.5.39) 2543 0 R (lstnumber.9.5.4) 2508 0 R (lstnumber.9.5.40) 2544 0 R (lstnumber.9.5.41) 2545 0 R (lstnumber.9.5.42) 2546 0 R (lstnumber.9.5.43) 2547 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.39) (lstnumber.9.5.43)]

 >> endobj
 2975 0 obj <<
 >> endobj
 2975 0 obj <<

-/Names [(page.98) 1933 0 R (page.99) 1964 0 R (part*.2) 642 0 R (part*.4) 1227 0 R (section*.3) 643 0 R (section.2.1) 10 0 R]
-/Limits [(page.98) (section.2.1)]
+/Names [(lstnumber.9.5.44) 2548 0 R (lstnumber.9.5.45) 2549 0 R (lstnumber.9.5.46) 2550 0 R (lstnumber.9.5.47) 2551 0 R (lstnumber.9.5.48) 2552 0 R (lstnumber.9.5.49) 2553 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.44) (lstnumber.9.5.49)]

 >> endobj
 2976 0 obj <<
 >> endobj
 2976 0 obj <<

-/Names [(section.2.2) 14 0 R (section.3.1) 34 0 R (section.3.2) 38 0 R (section.4.1) 62 0 R (section.4.2) 90 0 R (section.5.1) 114 0 R]
-/Limits [(section.2.2) (section.5.1)]
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+/Limits [(lstnumber.9.5.5) (lstnumber.9.5.54)]

 >> endobj
 2977 0 obj <<
 >> endobj
 2977 0 obj <<

-/Names [(section.5.2) 138 0 R (section.5.3) 162 0 R (section.6.1) 170 0 R (section.6.2) 174 0 R (section.6.3) 194 0 R (section.7.1) 226 0 R]
-/Limits [(section.5.2) (section.7.1)]
+/Names [(lstnumber.9.5.55) 2581 0 R (lstnumber.9.5.56) 2582 0 R (lstnumber.9.5.57) 2583 0 R (lstnumber.9.5.58) 2584 0 R (lstnumber.9.5.6) 2510 0 R (lstnumber.9.5.7) 2511 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.55) (lstnumber.9.5.7)]

 >> endobj
 2978 0 obj <<
 >> endobj
 2978 0 obj <<

-/Names [(section.7.2) 230 0 R (section.7.3) 246 0 R (section.7.4) 266 0 R (section.7.5) 270 0 R (section.7.6) 282 0 R (section.8.1) 290 0 R]
-/Limits [(section.7.2) (section.8.1)]
+/Names [(lstnumber.9.5.8) 2512 0 R (lstnumber.9.5.9) 2513 0 R (page.1) 358 0 R (page.10) 563 0 R (page.100) 2001 0 R (page.101) 2040 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.8) (page.101)]

 >> endobj
 2979 0 obj <<
 >> endobj
 2979 0 obj <<

-/Names [(section.8.2) 294 0 R (section.8.3) 298 0 R (section.8.4) 310 0 R (section.8.5) 314 0 R (section.9.1) 322 0 R (section.9.2) 326 0 R]
-/Limits [(section.8.2) (section.9.2)]
+/Names [(page.102) 2044 0 R (page.103) 2052 0 R (page.104) 2061 0 R (page.105) 2078 0 R (page.106) 2088 0 R (page.107) 2098 0 R]
+/Limits [(page.102) (page.107)]

 >> endobj
 2980 0 obj <<
 >> endobj
 2980 0 obj <<

-/Names [(section.9.3) 330 0 R (section.9.4) 334 0 R (section.9.5) 338 0 R (subfigure.2.2.1) 592 0 R (subfigure.2.2.2) 593 0 R (subfigure.2.3.1) 602 0 R]
-/Limits [(section.9.3) (subfigure.2.3.1)]
+/Names [(page.108) 2107 0 R (page.109) 2118 0 R (page.11) 571 0 R (page.110) 2185 0 R (page.111) 2194 0 R (page.112) 2202 0 R]
+/Limits [(page.108) (page.112)]

 >> endobj
 2981 0 obj <<
 >> endobj
 2981 0 obj <<

-/Names [(subfigure.2.3.2) 603 0 R (subfigure.4.1.1) 706 0 R (subfigure.4.1.2) 707 0 R (subfigure.4.1.3) 708 0 R (subfigure.4.2.1) 716 0 R (subfigure.4.2.2) 717 0 R]
-/Limits [(subfigure.2.3.2) (subfigure.4.2.2)]
+/Names [(page.113) 2211 0 R (page.114) 2219 0 R (page.115) 2269 0 R (page.116) 2277 0 R (page.117) 2290 0 R (page.118) 2297 0 R]
+/Limits [(page.113) (page.118)]

 >> endobj
 2982 0 obj <<
 >> endobj
 2982 0 obj <<

-/Names [(subfigure.4.2.3) 718 0 R (subfigure.4.3.1) 719 0 R (subfigure.4.3.2) 720 0 R (subfigure.4.3.3) 721 0 R (subfigure.4.4.1) 768 0 R (subfigure.4.4.2) 769 0 R]
-/Limits [(subfigure.4.2.3) (subfigure.4.4.2)]
+/Names [(page.119) 2364 0 R (page.12) 575 0 R (page.120) 2378 0 R (page.121) 2453 0 R (page.122) 2503 0 R (page.123) 2580 0 R]
+/Limits [(page.119) (page.123)]

 >> endobj
 2983 0 obj <<
 >> endobj
 2983 0 obj <<

-/Names [(subfigure.4.4.3) 770 0 R (subfigure.4.4.4) 771 0 R (subfigure.4.4.5) 756 0 R (subfigure.4.4.6) 772 0 R (subfigure.4.4.7) 773 0 R (subfigure.4.4.8) 774 0 R]
-/Limits [(subfigure.4.4.3) (subfigure.4.4.8)]
+/Names [(page.124) 2594 0 R (page.125) 2599 0 R (page.126) 2605 0 R (page.127) 2609 0 R (page.128) 2614 0 R (page.129) 2618 0 R]
+/Limits [(page.124) (page.129)]

 >> endobj
 2984 0 obj <<
 >> endobj
 2984 0 obj <<

-/Names [(subfigure.4.4.9) 775 0 R (subfigure.4.5.1) 794 0 R (subfigure.4.5.2) 795 0 R (subfigure.4.5.3) 796 0 R (subfigure.4.6.1) 809 0 R (subfigure.4.6.2) 810 0 R]
-/Limits [(subfigure.4.4.9) (subfigure.4.6.2)]
+/Names [(page.13) 584 0 R (page.130) 2623 0 R (page.131) 2627 0 R (page.132) 2631 0 R (page.133) 2635 0 R (page.134) 2640 0 R]
+/Limits [(page.13) (page.134)]

 >> endobj
 2985 0 obj <<
 >> endobj
 2985 0 obj <<

-/Names [(subfigure.4.6.3) 811 0 R (subfigure.4.6.4) 812 0 R (subfigure.4.8.1) 829 0 R (subfigure.4.8.2) 830 0 R (subfigure.5.1.1) 900 0 R (subfigure.5.1.2) 901 0 R]
-/Limits [(subfigure.4.6.3) (subfigure.5.1.2)]
+/Names [(page.135) 2644 0 R (page.136) 2648 0 R (page.137) 2670 0 R (page.138) 2694 0 R (page.139) 2716 0 R (page.14) 596 0 R]
+/Limits [(page.135) (page.14)]

 >> endobj
 2986 0 obj <<
 >> endobj
 2986 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.1.3) 902 0 R (subfigure.5.1.4) 903 0 R (subfigure.5.1.5) 909 0 R (subfigure.5.1.6) 904 0 R (subfigure.5.10.1) 1171 0 R (subfigure.5.10.2) 1172 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.1.3) (subfigure.5.10.2)]
+/Names [(page.140) 2734 0 R (page.141) 2739 0 R (page.142) 2743 0 R (page.143) 2761 0 R (page.144) 2785 0 R (page.145) 2789 0 R]
+/Limits [(page.140) (page.145)]

 >> endobj
 2987 0 obj <<
 >> endobj
 2987 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.2.1) 967 0 R (subfigure.5.2.2) 968 0 R (subfigure.5.2.3) 969 0 R (subfigure.5.2.4) 970 0 R (subfigure.5.3.1) 990 0 R (subfigure.5.3.2) 991 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.2.1) (subfigure.5.3.2)]
+/Names [(page.146) 2795 0 R (page.15) 610 0 R (page.16) 618 0 R (page.17) 625 0 R (page.18) 633 0 R (page.19) 643 0 R]
+/Limits [(page.146) (page.19)]

 >> endobj
 2988 0 obj <<
 >> endobj
 2988 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.3.3) 992 0 R (subfigure.5.3.4) 993 0 R (subfigure.5.4.1) 994 0 R (subfigure.5.4.2) 995 0 R (subfigure.5.4.3) 996 0 R (subfigure.5.4.4) 997 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.3.3) (subfigure.5.4.4)]
+/Names [(page.2) 402 0 R (page.20) 650 0 R (page.21) 654 0 R (page.22) 658 0 R (page.23) 666 0 R (page.24) 674 0 R]
+/Limits [(page.2) (page.24)]

 >> endobj
 2989 0 obj <<
 >> endobj
 2989 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.5.1) 1030 0 R (subfigure.5.5.2) 1031 0 R (subfigure.5.5.3) 1032 0 R (subfigure.5.5.4) 1033 0 R (subfigure.5.7.1) 1126 0 R (subfigure.5.7.2) 1127 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.5.1) (subfigure.5.7.2)]
+/Names [(page.25) 680 0 R (page.26) 691 0 R (page.27) 698 0 R (page.28) 702 0 R (page.29) 712 0 R (page.3) 407 0 R]
+/Limits [(page.25) (page.3)]

 >> endobj
 2990 0 obj <<
 >> endobj
 2990 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.7.3) 1128 0 R (subfigure.5.7.4) 1129 0 R (subfigure.5.8.1) 1130 0 R (subfigure.5.8.2) 1131 0 R (subfigure.5.8.3) 1132 0 R (subfigure.5.9.1) 1157 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.7.3) (subfigure.5.9.1)]
+/Names [(page.30) 730 0 R (page.31) 740 0 R (page.32) 777 0 R (page.33) 793 0 R (page.34) 818 0 R (page.35) 832 0 R]
+/Limits [(page.30) (page.35)]

 >> endobj
 2991 0 obj <<
 >> endobj
 2991 0 obj <<

-/Names [(subfigure.5.9.2) 1158 0 R (subfigure.6.10.1) 1503 0 R (subfigure.6.10.2) 1504 0 R (subfigure.6.10.3) 1505 0 R (subfigure.6.12.1) 1529 0 R (subfigure.6.12.2) 1530 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.9.2) (subfigure.6.12.2)]
+/Names [(page.36) 856 0 R (page.37) 871 0 R (page.38) 883 0 R (page.39) 889 0 R (page.4) 446 0 R (page.40) 895 0 R]
+/Limits [(page.36) (page.40)]

 >> endobj
 2992 0 obj <<
 >> endobj
 2992 0 obj <<

-/Names [(subfigure.6.2.1) 1363 0 R (subfigure.6.2.2) 1364 0 R (subfigure.6.2.3) 1365 0 R (subfigure.6.2.4) 1366 0 R (subfigure.6.2.5) 1367 0 R (subfigure.6.2.6) 1368 0 R]
-/Limits [(subfigure.6.2.1) (subfigure.6.2.6)]
+/Names [(page.41) 900 0 R (page.42) 920 0 R (page.43) 932 0 R (page.44) 965 0 R (page.45) 985 0 R (page.46) 1010 0 R]
+/Limits [(page.41) (page.46)]

 >> endobj
 2993 0 obj <<
 >> endobj
 2993 0 obj <<

-/Names [(subfigure.6.2.7) 1369 0 R (subfigure.6.2.8) 1370 0 R (subfigure.6.3.1) 1371 0 R (subfigure.6.3.2) 1372 0 R (subfigure.6.3.3) 1373 0 R (subfigure.6.4.1) 1358 0 R]
-/Limits [(subfigure.6.2.7) (subfigure.6.4.1)]
+/Names [(page.47) 1029 0 R (page.48) 1046 0 R (page.49) 1067 0 R (page.5) 478 0 R (page.50) 1089 0 R (page.51) 1108 0 R]
+/Limits [(page.47) (page.51)]

 >> endobj
 2994 0 obj <<
 >> endobj
 2994 0 obj <<

-/Names [(subfigure.6.4.2) 1384 0 R (subfigure.6.7.1) 1423 0 R (subfigure.6.7.2) 1424 0 R (subfigure.6.7.3) 1425 0 R (subfigure.6.9.1) 1461 0 R (subfigure.6.9.2) 1462 0 R]
-/Limits [(subfigure.6.4.2) (subfigure.6.9.2)]
+/Names [(page.52) 1126 0 R (page.53) 1152 0 R (page.54) 1180 0 R (page.55) 1199 0 R (page.56) 1226 0 R (page.57) 1237 0 R]
+/Limits [(page.52) (page.57)]

 >> endobj
 2995 0 obj <<
 >> endobj
 2995 0 obj <<

-/Names [(subfigure.6.9.3) 1463 0 R (subfigure.6.9.4) 1469 0 R (subfigure.6.9.5) 1464 0 R (subfigure.6.9.6) 1470 0 R (subfigure.7.1.1) 1573 0 R (subfigure.7.1.2) 1574 0 R]
-/Limits [(subfigure.6.9.3) (subfigure.7.1.2)]
+/Names [(page.58) 1242 0 R (page.59) 1246 0 R (page.6) 516 0 R (page.60) 1250 0 R (page.61) 1256 0 R (page.62) 1268 0 R]
+/Limits [(page.58) (page.62)]

 >> endobj
 2996 0 obj <<
 >> endobj
 2996 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.10.1) 1754 0 R (subfigure.7.10.2) 1755 0 R (subfigure.7.10.3) 1756 0 R (subfigure.7.10.4) 1788 0 R (subfigure.7.10.5) 1789 0 R (subfigure.7.12.1) 1839 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.10.1) (subfigure.7.12.1)]
+/Names [(page.63) 1288 0 R (page.64) 1304 0 R (page.65) 1321 0 R (page.66) 1384 0 R (page.67) 1405 0 R (page.68) 1419 0 R]
+/Limits [(page.63) (page.68)]

 >> endobj
 2997 0 obj <<
 >> endobj
 2997 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.12.2) 1840 0 R (subfigure.7.13.1) 1859 0 R (subfigure.7.13.2) 1860 0 R (subfigure.7.13.3) 1861 0 R (subfigure.7.13.4) 1862 0 R (subfigure.7.13.5) 1863 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.12.2) (subfigure.7.13.5)]
+/Names [(page.69) 1433 0 R (page.7) 549 0 R (page.70) 1445 0 R (page.71) 1451 0 R (page.72) 1476 0 R (page.73) 1491 0 R]
+/Limits [(page.69) (page.73)]

 >> endobj
 2998 0 obj <<
 >> endobj
 2998 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.13.6) 1864 0 R (subfigure.7.13.7) 1865 0 R (subfigure.7.13.8) 1866 0 R (subfigure.7.14.1) 1934 0 R (subfigure.7.14.10) 1943 0 R (subfigure.7.14.11) 1944 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.13.6) (subfigure.7.14.11)]
+/Names [(page.74) 1498 0 R (page.75) 1518 0 R (page.76) 1539 0 R (page.77) 1548 0 R (page.78) 1557 0 R (page.79) 1575 0 R]
+/Limits [(page.74) (page.79)]

 >> endobj
 2999 0 obj <<
 >> endobj
 2999 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.14.12) 1945 0 R (subfigure.7.14.13) 1946 0 R (subfigure.7.14.14) 1947 0 R (subfigure.7.14.15) 1948 0 R (subfigure.7.14.16) 1949 0 R (subfigure.7.14.17) 1950 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.14.12) (subfigure.7.14.17)]
+/Names [(page.8) 554 0 R (page.80) 1580 0 R (page.81) 1588 0 R (page.82) 1597 0 R (page.83) 1609 0 R (page.84) 1623 0 R]
+/Limits [(page.8) (page.84)]

 >> endobj
 3000 0 obj <<
 >> endobj
 3000 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.14.18) 1951 0 R (subfigure.7.14.19) 1952 0 R (subfigure.7.14.2) 1935 0 R (subfigure.7.14.20) 1953 0 R (subfigure.7.14.21) 1954 0 R (subfigure.7.14.22) 1955 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.14.18) (subfigure.7.14.22)]
+/Names [(page.85) 1634 0 R (page.86) 1669 0 R (page.87) 1697 0 R (page.88) 1719 0 R (page.89) 1744 0 R (page.9) 558 0 R]
+/Limits [(page.85) (page.9)]

 >> endobj
 3001 0 obj <<
 >> endobj
 3001 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.14.23) 1956 0 R (subfigure.7.14.24) 1957 0 R (subfigure.7.14.25) 1920 0 R (subfigure.7.14.3) 1936 0 R (subfigure.7.14.4) 1937 0 R (subfigure.7.14.5) 1938 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.14.23) (subfigure.7.14.5)]
+/Names [(page.90) 1766 0 R (page.91) 1790 0 R (page.92) 1824 0 R (page.93) 1855 0 R (page.94) 1863 0 R (page.95) 1883 0 R]
+/Limits [(page.90) (page.95)]

 >> endobj
 3002 0 obj <<
 >> endobj
 3002 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.14.6) 1939 0 R (subfigure.7.14.7) 1940 0 R (subfigure.7.14.8) 1941 0 R (subfigure.7.14.9) 1942 0 R (subfigure.7.15.1) 1965 0 R (subfigure.7.15.2) 1966 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.14.6) (subfigure.7.15.2)]
+/Names [(page.96) 1897 0 R (page.97) 1938 0 R (page.98) 1958 0 R (page.99) 1989 0 R (part*.2) 667 0 R (part*.4) 1257 0 R]
+/Limits [(page.96) (part*.4)]

 >> endobj
 3003 0 obj <<
 >> endobj
 3003 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.15.3) 1967 0 R (subfigure.7.15.4) 1968 0 R (subfigure.7.15.5) 1969 0 R (subfigure.7.15.6) 1970 0 R (subfigure.7.4.1) 1645 0 R (subfigure.7.4.2) 1646 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.15.3) (subfigure.7.4.2)]
+/Names [(section*.3) 668 0 R (section.2.1) 10 0 R (section.2.2) 14 0 R (section.2.3) 30 0 R (section.3.1) 38 0 R (section.3.2) 42 0 R]
+/Limits [(section*.3) (section.3.2)]

 >> endobj
 3004 0 obj <<
 >> endobj
 3004 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.4.3) 1647 0 R (subfigure.7.4.4) 1648 0 R (subfigure.7.4.5) 1649 0 R (subfigure.7.4.6) 1650 0 R (subfigure.7.5.1) 1673 0 R (subfigure.7.5.10) 1682 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.4.3) (subfigure.7.5.10)]
+/Names [(section.4.1) 66 0 R (section.4.2) 94 0 R (section.5.1) 118 0 R (section.5.2) 122 0 R (section.5.3) 138 0 R (section.5.4) 146 0 R]
+/Limits [(section.4.1) (section.5.4)]

 >> endobj
 3005 0 obj <<
 >> endobj
 3005 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.5.11) 1683 0 R (subfigure.7.5.12) 1684 0 R (subfigure.7.5.13) 1653 0 R (subfigure.7.5.2) 1674 0 R (subfigure.7.5.3) 1675 0 R (subfigure.7.5.4) 1676 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.5.11) (subfigure.7.5.4)]
+/Names [(section.5.5) 170 0 R (section.6.1) 178 0 R (section.6.2) 182 0 R (section.6.3) 202 0 R (section.7.1) 234 0 R (section.7.2) 238 0 R]
+/Limits [(section.5.5) (section.7.2)]

 >> endobj
 3006 0 obj <<
 >> endobj
 3006 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.5.5) 1677 0 R (subfigure.7.5.6) 1678 0 R (subfigure.7.5.7) 1679 0 R (subfigure.7.5.8) 1680 0 R (subfigure.7.5.9) 1681 0 R (subfigure.7.7.1) 1695 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.5.5) (subfigure.7.7.1)]
+/Names [(section.7.3) 254 0 R (section.7.4) 274 0 R (section.7.5) 278 0 R (section.7.6) 290 0 R (section.8.1) 298 0 R (section.8.2) 302 0 R]
+/Limits [(section.7.3) (section.8.2)]

 >> endobj
 3007 0 obj <<
 >> endobj
 3007 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.7.10) 1704 0 R (subfigure.7.7.11) 1705 0 R (subfigure.7.7.12) 1706 0 R (subfigure.7.7.2) 1696 0 R (subfigure.7.7.3) 1697 0 R (subfigure.7.7.4) 1698 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.7.10) (subfigure.7.7.4)]
+/Names [(section.8.3) 306 0 R (section.8.4) 318 0 R (section.8.5) 322 0 R (section.9.1) 330 0 R (section.9.2) 334 0 R (section.9.3) 338 0 R]
+/Limits [(section.8.3) (section.9.3)]

 >> endobj
 3008 0 obj <<
 >> endobj
 3008 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.7.5) 1699 0 R (subfigure.7.7.6) 1700 0 R (subfigure.7.7.7) 1701 0 R (subfigure.7.7.8) 1702 0 R (subfigure.7.7.9) 1703 0 R (subfigure.7.8.1) 1721 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.7.5) (subfigure.7.8.1)]
+/Names [(section.9.4) 342 0 R (section.9.5) 346 0 R (subfigure.2.2.1) 597 0 R (subfigure.2.2.2) 598 0 R (subfigure.2.3.1) 619 0 R (subfigure.2.3.2) 620 0 R]
+/Limits [(section.9.4) (subfigure.2.3.2)]

 >> endobj
 3009 0 obj <<
 >> endobj
 3009 0 obj <<

-/Names [(subfigure.7.8.2) 1722 0 R (subfigure.7.8.3) 1723 0 R (subfigure.7.8.4) 1724 0 R (subfigure.7.9.1) 1750 0 R (subfigure.7.9.2) 1751 0 R (subfigure.8.4.1) 2161 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.8.2) (subfigure.8.4.1)]
+/Names [(subfigure.4.1.1) 731 0 R (subfigure.4.1.2) 732 0 R (subfigure.4.1.3) 733 0 R (subfigure.4.2.1) 741 0 R (subfigure.4.2.2) 742 0 R (subfigure.4.2.3) 743 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.1.1) (subfigure.4.2.3)]

 >> endobj
 3010 0 obj <<
 >> endobj
 3010 0 obj <<

-/Names [(subfigure.8.4.2) 2162 0 R (subfigure.9.1.1) 2253 0 R (subfigure.9.1.2) 2254 0 R (subfigure.9.2.1) 2575 0 R (subfigure.9.2.2) 2576 0 R (subsection.2.2.1) 18 0 R]
-/Limits [(subfigure.8.4.2) (subsection.2.2.1)]
+/Names [(subfigure.4.3.1) 744 0 R (subfigure.4.3.2) 745 0 R (subfigure.4.3.3) 746 0 R (subfigure.4.4.1) 794 0 R (subfigure.4.4.2) 795 0 R (subfigure.4.4.3) 796 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.3.1) (subfigure.4.4.3)]

 >> endobj
 3011 0 obj <<
 >> endobj
 3011 0 obj <<

-/Names [(subsection.2.2.2) 22 0 R (subsection.2.2.3) 26 0 R (subsection.3.2.1) 42 0 R (subsection.3.2.2) 46 0 R (subsection.3.2.3) 50 0 R (subsection.3.2.4) 54 0 R]
-/Limits [(subsection.2.2.2) (subsection.3.2.4)]
+/Names [(subfigure.4.4.4) 797 0 R (subfigure.4.4.5) 782 0 R (subfigure.4.4.6) 798 0 R (subfigure.4.4.7) 799 0 R (subfigure.4.4.8) 800 0 R (subfigure.4.4.9) 801 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.4.4) (subfigure.4.4.9)]

 >> endobj
 3012 0 obj <<
 >> endobj
 3012 0 obj <<

-/Names [(subsection.4.1.1) 66 0 R (subsection.4.1.2) 86 0 R (subsection.4.2.1) 94 0 R (subsection.4.2.2) 98 0 R (subsection.4.2.3) 102 0 R (subsection.4.2.4) 106 0 R]
-/Limits [(subsection.4.1.1) (subsection.4.2.4)]
+/Names [(subfigure.4.5.1) 819 0 R (subfigure.4.5.2) 820 0 R (subfigure.4.5.3) 821 0 R (subfigure.4.6.1) 833 0 R (subfigure.4.6.2) 834 0 R (subfigure.4.6.3) 835 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.5.1) (subfigure.4.6.3)]

 >> endobj
 3013 0 obj <<
 >> endobj
 3013 0 obj <<

-/Names [(subsection.5.1.1) 118 0 R (subsection.5.1.2) 122 0 R (subsection.5.1.3) 126 0 R (subsection.5.1.4) 130 0 R (subsection.5.1.5) 134 0 R (subsection.5.2.1) 142 0 R]
-/Limits [(subsection.5.1.1) (subsection.5.2.1)]
+/Names [(subfigure.4.6.4) 836 0 R (subfigure.4.8.1) 860 0 R (subfigure.4.8.2) 862 0 R (subfigure.5.1.1) 924 0 R (subfigure.5.1.2) 925 0 R (subfigure.5.1.3) 926 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.6.4) (subfigure.5.1.3)]

 >> endobj
 3014 0 obj <<
 >> endobj
 3014 0 obj <<

-/Names [(subsection.5.2.2) 146 0 R (subsection.5.2.3) 150 0 R (subsection.5.2.4) 154 0 R (subsection.5.2.5) 158 0 R (subsection.6.2.1) 178 0 R (subsection.6.2.2) 182 0 R]
-/Limits [(subsection.5.2.2) (subsection.6.2.2)]
+/Names [(subfigure.5.1.4) 927 0 R (subfigure.5.1.5) 933 0 R (subfigure.5.1.6) 928 0 R (subfigure.5.10.1) 1201 0 R (subfigure.5.10.2) 1202 0 R (subfigure.5.2.1) 986 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.1.4) (subfigure.5.2.1)]

 >> endobj
 3015 0 obj <<
 >> endobj
 3015 0 obj <<

-/Names [(subsection.6.2.3) 186 0 R (subsection.6.2.4) 190 0 R (subsection.6.3.1) 198 0 R (subsection.6.3.2) 202 0 R (subsection.6.3.3) 210 0 R (subsection.6.3.4) 214 0 R]
-/Limits [(subsection.6.2.3) (subsection.6.3.4)]
+/Names [(subfigure.5.2.2) 987 0 R (subfigure.5.2.3) 988 0 R (subfigure.5.2.4) 989 0 R (subfigure.5.3.1) 1011 0 R (subfigure.5.3.2) 1012 0 R (subfigure.5.3.3) 1013 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.2.2) (subfigure.5.3.3)]

 >> endobj
 3016 0 obj <<
 >> endobj
 3016 0 obj <<

-/Names [(subsection.6.3.5) 218 0 R (subsection.7.2.1) 234 0 R (subsection.7.3.1) 250 0 R (subsection.7.3.2) 254 0 R (subsection.7.3.3) 258 0 R (subsection.7.5.1) 274 0 R]
-/Limits [(subsection.6.3.5) (subsection.7.5.1)]
+/Names [(subfigure.5.3.4) 1014 0 R (subfigure.5.4.1) 1030 0 R (subfigure.5.4.2) 1031 0 R (subfigure.5.4.3) 1032 0 R (subfigure.5.4.4) 1033 0 R (subfigure.5.5.1) 1047 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.3.4) (subfigure.5.5.1)]

 >> endobj
 3017 0 obj <<
 >> endobj
 3017 0 obj <<

-/Names [(subsection.7.5.2) 278 0 R (subsection.8.3.1) 302 0 R (subsection.8.3.2) 306 0 R (subsubsection.4.1.1.1) 70 0 R (subsubsection.4.1.1.2) 74 0 R (subsubsection.4.1.1.3) 78 0 R]
-/Limits [(subsection.7.5.2) (subsubsection.4.1.1.3)]
+/Names [(subfigure.5.5.2) 1048 0 R (subfigure.5.5.3) 1049 0 R (subfigure.5.5.4) 1050 0 R (subfigure.5.7.1) 1153 0 R (subfigure.5.7.2) 1154 0 R (subfigure.5.7.3) 1155 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.5.2) (subfigure.5.7.3)]

 >> endobj
 3018 0 obj <<
 >> endobj
 3018 0 obj <<

-/Names [(subsubsection.4.1.1.4) 82 0 R (subsubsection.6.3.2.1) 206 0 R (subsubsection.7.2.1.1) 238 0 R (subsubsection.7.2.1.2) 242 0 R (subsubsection.7.3.3.1) 262 0 R (table.2.1) 604 0 R]
-/Limits [(subsubsection.4.1.1.4) (table.2.1)]
+/Names [(subfigure.5.7.4) 1156 0 R (subfigure.5.8.1) 1158 0 R (subfigure.5.8.2) 1159 0 R (subfigure.5.8.3) 1160 0 R (subfigure.5.9.1) 1187 0 R (subfigure.5.9.2) 1188 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.7.4) (subfigure.5.9.2)]

 >> endobj
 3019 0 obj <<
 >> endobj
 3019 0 obj <<

-/Names [(table.6.1) 1263 0 R (table.6.2) 1391 0 R (table.6.3) 1418 0 R (table.6.4) 1510 0 R (table.7.1) 1868 0 R (table.7.2) 1652 0 R]
-/Limits [(table.6.1) (table.7.2)]
+/Names [(subfigure.6.10.1) 1519 0 R (subfigure.6.10.2) 1520 0 R (subfigure.6.10.3) 1521 0 R (subfigure.6.12.1) 1558 0 R (subfigure.6.12.2) 1559 0 R (subfigure.6.2.1) 1385 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.10.1) (subfigure.6.2.1)]

 >> endobj
 3020 0 obj <<
 >> endobj
 3020 0 obj <<

-/Names [(table.7.3) 1959 0 R (table.8.1) 2044 0 R (table.8.2) 2151 0 R (table.8.3) 2152 0 R (table.8.4) 2163 0 R (table.9.1) 2235 0 R]
-/Limits [(table.7.3) (table.9.1)]
+/Names [(subfigure.6.2.2) 1386 0 R (subfigure.6.2.3) 1387 0 R (subfigure.6.2.4) 1388 0 R (subfigure.6.2.5) 1389 0 R (subfigure.6.2.6) 1390 0 R (subfigure.6.2.7) 1391 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.2.2) (subfigure.6.2.7)]

 >> endobj
 3021 0 obj <<
 >> endobj
 3021 0 obj <<

-/Names [(table.9.2) 2236 0 R (table.9.3) 2266 0 R (table.9.4) 2472 0 R (table.9.5) 2560 0 R (table.9.6) 2534 0 R (table.9.7) 2562 0 R]
-/Limits [(table.9.2) (table.9.7)]
+/Names [(subfigure.6.2.8) 1392 0 R (subfigure.6.3.1) 1406 0 R (subfigure.6.3.2) 1407 0 R (subfigure.6.3.3) 1408 0 R (subfigure.6.4.1) 1395 0 R (subfigure.6.4.2) 1411 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.2.8) (subfigure.6.4.2)]

 >> endobj
 3022 0 obj <<
 >> endobj
 3022 0 obj <<

-/Names [(table.9.8) 2561 0 R]
-/Limits [(table.9.8) (table.9.8)]
+/Names [(subfigure.6.7.1) 1452 0 R (subfigure.6.7.2) 1453 0 R (subfigure.6.7.3) 1454 0 R (subfigure.6.9.1) 1478 0 R (subfigure.6.9.2) 1479 0 R (subfigure.6.9.3) 1480 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.7.1) (subfigure.6.9.3)]

 >> endobj
 3023 0 obj <<
 >> endobj
 3023 0 obj <<

-/Kids [2828 0 R 2829 0 R 2830 0 R 2831 0 R 2832 0 R 2833 0 R]
-/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine3.25)]
+/Names [(subfigure.6.9.4) 1499 0 R (subfigure.6.9.5) 1481 0 R (subfigure.6.9.6) 1500 0 R (subfigure.7.1.1) 1598 0 R (subfigure.7.1.2) 1599 0 R (subfigure.7.10.1) 1779 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.9.4) (subfigure.7.10.1)]

 >> endobj
 3024 0 obj <<
 >> endobj
 3024 0 obj <<

-/Kids [2834 0 R 2835 0 R 2836 0 R 2837 0 R 2838 0 R 2839 0 R]
-/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine5.14)]
+/Names [(subfigure.7.10.2) 1780 0 R (subfigure.7.10.3) 1781 0 R (subfigure.7.10.4) 1813 0 R (subfigure.7.10.5) 1814 0 R (subfigure.7.12.1) 1864 0 R (subfigure.7.12.2) 1865 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.10.2) (subfigure.7.12.2)]

 >> endobj
 3025 0 obj <<
 >> endobj
 3025 0 obj <<

-/Kids [2840 0 R 2841 0 R 2842 0 R 2843 0 R 2844 0 R 2845 0 R]
-/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine7.10)]
+/Names [(subfigure.7.13.1) 1884 0 R (subfigure.7.13.2) 1885 0 R (subfigure.7.13.3) 1886 0 R (subfigure.7.13.4) 1887 0 R (subfigure.7.13.5) 1888 0 R (subfigure.7.13.6) 1889 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.13.1) (subfigure.7.13.6)]

 >> endobj
 3026 0 obj <<
 >> endobj
 3026 0 obj <<

-/Kids [2846 0 R 2847 0 R 2848 0 R 2849 0 R 2850 0 R 2851 0 R]
-/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine8.3)]
+/Names [(subfigure.7.13.7) 1890 0 R (subfigure.7.13.8) 1891 0 R (subfigure.7.14.1) 1959 0 R (subfigure.7.14.10) 1968 0 R (subfigure.7.14.11) 1969 0 R (subfigure.7.14.12) 1970 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.13.7) (subfigure.7.14.12)]

 >> endobj
 3027 0 obj <<
 >> endobj
 3027 0 obj <<

-/Kids [2852 0 R 2853 0 R 2854 0 R 2855 0 R 2856 0 R 2857 0 R]
-/Limits [(AlgoLine8.4) (Item.31)]
+/Names [(subfigure.7.14.13) 1971 0 R (subfigure.7.14.14) 1972 0 R (subfigure.7.14.15) 1973 0 R (subfigure.7.14.16) 1974 0 R (subfigure.7.14.17) 1975 0 R (subfigure.7.14.18) 1976 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.14.13) (subfigure.7.14.18)]

 >> endobj
 3028 0 obj <<
 >> endobj
 3028 0 obj <<

-/Kids [2858 0 R 2859 0 R 2860 0 R 2861 0 R 2862 0 R 2863 0 R]
-/Limits [(Item.4) (cite.4587843)]
+/Names [(subfigure.7.14.19) 1977 0 R (subfigure.7.14.2) 1960 0 R (subfigure.7.14.20) 1978 0 R (subfigure.7.14.21) 1979 0 R (subfigure.7.14.22) 1980 0 R (subfigure.7.14.23) 1981 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.14.19) (subfigure.7.14.23)]

 >> endobj
 3029 0 obj <<
 >> endobj
 3029 0 obj <<

-/Kids [2864 0 R 2865 0 R 2866 0 R 2867 0 R 2868 0 R 2869 0 R]
-/Limits [(cite.5170921) (cite.chandran2009computational)]
+/Names [(subfigure.7.14.24) 1982 0 R (subfigure.7.14.25) 1945 0 R (subfigure.7.14.3) 1961 0 R (subfigure.7.14.4) 1962 0 R (subfigure.7.14.5) 1963 0 R (subfigure.7.14.6) 1964 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.14.24) (subfigure.7.14.6)]

 >> endobj
 3030 0 obj <<
 >> endobj
 3030 0 obj <<

-/Kids [2870 0 R 2871 0 R 2872 0 R 2873 0 R 2874 0 R 2875 0 R]
-/Limits [(cite.che2008performance) (cite.mancuso2001introduction)]
+/Names [(subfigure.7.14.7) 1965 0 R (subfigure.7.14.8) 1966 0 R (subfigure.7.14.9) 1967 0 R (subfigure.7.15.1) 1990 0 R (subfigure.7.15.2) 1991 0 R (subfigure.7.15.3) 1992 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.14.7) (subfigure.7.15.3)]

 >> endobj
 3031 0 obj <<
 >> endobj
 3031 0 obj <<

-/Kids [2876 0 R 2877 0 R 2878 0 R 2879 0 R 2880 0 R 2881 0 R]
-/Limits [(cite.martin2001database) (equation.6.2.12)]
+/Names [(subfigure.7.15.4) 1993 0 R (subfigure.7.15.5) 1994 0 R (subfigure.7.15.6) 1995 0 R (subfigure.7.4.1) 1670 0 R (subfigure.7.4.2) 1671 0 R (subfigure.7.4.3) 1672 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.15.4) (subfigure.7.4.3)]

 >> endobj
 3032 0 obj <<
 >> endobj
 3032 0 obj <<

-/Kids [2882 0 R 2883 0 R 2884 0 R 2885 0 R 2886 0 R 2887 0 R]
-/Limits [(equation.6.2.13) (figure.4.4)]
+/Names [(subfigure.7.4.4) 1673 0 R (subfigure.7.4.5) 1674 0 R (subfigure.7.4.6) 1675 0 R (subfigure.7.5.1) 1698 0 R (subfigure.7.5.10) 1707 0 R (subfigure.7.5.11) 1708 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.4.4) (subfigure.7.5.11)]

 >> endobj
 3033 0 obj <<
 >> endobj
 3033 0 obj <<

-/Kids [2888 0 R 2889 0 R 2890 0 R 2891 0 R 2892 0 R 2893 0 R]
-/Limits [(figure.4.5) (figure.7.2)]
+/Names [(subfigure.7.5.12) 1709 0 R (subfigure.7.5.13) 1678 0 R (subfigure.7.5.2) 1699 0 R (subfigure.7.5.3) 1700 0 R (subfigure.7.5.4) 1701 0 R (subfigure.7.5.5) 1702 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.5.12) (subfigure.7.5.5)]

 >> endobj
 3034 0 obj <<
 >> endobj
 3034 0 obj <<

-/Kids [2894 0 R 2895 0 R 2896 0 R 2897 0 R 2898 0 R 2899 0 R]
-/Limits [(figure.7.3) (lstnumber.8.1.24)]
+/Names [(subfigure.7.5.6) 1703 0 R (subfigure.7.5.7) 1704 0 R (subfigure.7.5.8) 1705 0 R (subfigure.7.5.9) 1706 0 R (subfigure.7.7.1) 1720 0 R (subfigure.7.7.10) 1729 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.5.6) (subfigure.7.7.10)]

 >> endobj
 3035 0 obj <<
 >> endobj
 3035 0 obj <<

-/Kids [2900 0 R 2901 0 R 2902 0 R 2903 0 R 2904 0 R 2905 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.25) (lstnumber.8.1.7)]
+/Names [(subfigure.7.7.11) 1730 0 R (subfigure.7.7.12) 1731 0 R (subfigure.7.7.2) 1721 0 R (subfigure.7.7.3) 1722 0 R (subfigure.7.7.4) 1723 0 R (subfigure.7.7.5) 1724 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.7.11) (subfigure.7.7.5)]

 >> endobj
 3036 0 obj <<
 >> endobj
 3036 0 obj <<

-/Kids [2906 0 R 2907 0 R 2908 0 R 2909 0 R 2910 0 R 2911 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.8) (lstnumber.9.2.11)]
+/Names [(subfigure.7.7.6) 1725 0 R (subfigure.7.7.7) 1726 0 R (subfigure.7.7.8) 1727 0 R (subfigure.7.7.9) 1728 0 R (subfigure.7.8.1) 1746 0 R (subfigure.7.8.2) 1747 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.7.6) (subfigure.7.8.2)]

 >> endobj
 3037 0 obj <<
 >> endobj
 3037 0 obj <<

-/Kids [2912 0 R 2913 0 R 2914 0 R 2915 0 R 2916 0 R 2917 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.12) (lstnumber.9.2.44)]
+/Names [(subfigure.7.8.3) 1748 0 R (subfigure.7.8.4) 1749 0 R (subfigure.7.9.1) 1775 0 R (subfigure.7.9.2) 1776 0 R (subfigure.8.4.1) 2186 0 R (subfigure.8.4.2) 2187 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.8.3) (subfigure.8.4.2)]

 >> endobj
 3038 0 obj <<
 >> endobj
 3038 0 obj <<

-/Kids [2918 0 R 2919 0 R 2920 0 R 2921 0 R 2922 0 R 2923 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.2.45) (lstnumber.9.3.20)]
+/Names [(subfigure.9.1.1) 2278 0 R (subfigure.9.1.2) 2279 0 R (subfigure.9.2.1) 2600 0 R (subfigure.9.2.2) 2601 0 R (subsection.2.2.1) 18 0 R (subsection.2.2.2) 22 0 R]
+/Limits [(subfigure.9.1.1) (subsection.2.2.2)]

 >> endobj
 3039 0 obj <<
 >> endobj
 3039 0 obj <<

-/Kids [2924 0 R 2925 0 R 2926 0 R 2927 0 R 2928 0 R 2929 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.21) (lstnumber.9.3.53)]
+/Names [(subsection.2.2.3) 26 0 R (subsection.3.2.1) 46 0 R (subsection.3.2.2) 50 0 R (subsection.3.2.3) 54 0 R (subsection.3.2.4) 58 0 R (subsection.4.1.1) 70 0 R]
+/Limits [(subsection.2.2.3) (subsection.4.1.1)]

 >> endobj
 3040 0 obj <<
 >> endobj
 3040 0 obj <<

-/Kids [2930 0 R 2931 0 R 2932 0 R 2933 0 R 2934 0 R 2935 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.3.54) (lstnumber.9.4.34)]
+/Names [(subsection.4.1.2) 90 0 R (subsection.4.2.1) 98 0 R (subsection.4.2.2) 102 0 R (subsection.4.2.3) 106 0 R (subsection.4.2.4) 110 0 R (subsection.5.2.1) 126 0 R]
+/Limits [(subsection.4.1.2) (subsection.5.2.1)]

 >> endobj
 3041 0 obj <<
 >> endobj
 3041 0 obj <<

-/Kids [2936 0 R 2937 0 R 2938 0 R 2939 0 R 2940 0 R 2941 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.35) (lstnumber.9.5.12)]
+/Names [(subsection.5.2.2) 130 0 R (subsection.5.2.3) 134 0 R (subsection.5.3.1) 142 0 R (subsection.5.4.1) 150 0 R (subsection.5.4.2) 154 0 R (subsection.5.4.3) 158 0 R]
+/Limits [(subsection.5.2.2) (subsection.5.4.3)]

 >> endobj
 3042 0 obj <<
 >> endobj
 3042 0 obj <<

-/Kids [2942 0 R 2943 0 R 2944 0 R 2945 0 R 2946 0 R 2947 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.13) (lstnumber.9.5.45)]
+/Names [(subsection.5.4.4) 162 0 R (subsection.5.4.5) 166 0 R (subsection.6.2.1) 186 0 R (subsection.6.2.2) 190 0 R (subsection.6.2.3) 194 0 R (subsection.6.2.4) 198 0 R]
+/Limits [(subsection.5.4.4) (subsection.6.2.4)]

 >> endobj
 3043 0 obj <<
 >> endobj
 3043 0 obj <<

-/Kids [2948 0 R 2949 0 R 2950 0 R 2951 0 R 2952 0 R 2953 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.5.46) (page.114)]
+/Names [(subsection.6.3.1) 206 0 R (subsection.6.3.2) 210 0 R (subsection.6.3.3) 218 0 R (subsection.6.3.4) 222 0 R (subsection.6.3.5) 226 0 R (subsection.7.2.1) 242 0 R]
+/Limits [(subsection.6.3.1) (subsection.7.2.1)]

 >> endobj
 3044 0 obj <<
 >> endobj
 3044 0 obj <<

-/Kids [2954 0 R 2955 0 R 2956 0 R 2957 0 R 2958 0 R 2959 0 R]
-/Limits [(page.115) (page.15)]
+/Names [(subsection.7.3.1) 258 0 R (subsection.7.3.2) 262 0 R (subsection.7.3.3) 266 0 R (subsection.7.5.1) 282 0 R (subsection.7.5.2) 286 0 R (subsection.8.3.1) 310 0 R]
+/Limits [(subsection.7.3.1) (subsection.8.3.1)]

 >> endobj
 3045 0 obj <<
 >> endobj
 3045 0 obj <<

-/Kids [2960 0 R 2961 0 R 2962 0 R 2963 0 R 2964 0 R 2965 0 R]
-/Limits [(page.16) (page.48)]
+/Names [(subsection.8.3.2) 314 0 R (subsubsection.4.1.1.1) 74 0 R (subsubsection.4.1.1.2) 78 0 R (subsubsection.4.1.1.3) 82 0 R (subsubsection.4.1.1.4) 86 0 R (subsubsection.6.3.2.1) 214 0 R]
+/Limits [(subsection.8.3.2) (subsubsection.6.3.2.1)]

 >> endobj
 3046 0 obj <<
 >> endobj
 3046 0 obj <<

-/Kids [2966 0 R 2967 0 R 2968 0 R 2969 0 R 2970 0 R 2971 0 R]
-/Limits [(page.49) (page.80)]
+/Names [(subsubsection.7.2.1.1) 246 0 R (subsubsection.7.2.1.2) 250 0 R (subsubsection.7.3.3.1) 270 0 R (table.2.1) 611 0 R (table.6.1) 1296 0 R (table.6.2) 1409 0 R]
+/Limits [(subsubsection.7.2.1.1) (table.6.2)]

 >> endobj
 3047 0 obj <<
 >> endobj
 3047 0 obj <<

-/Kids [2972 0 R 2973 0 R 2974 0 R 2975 0 R 2976 0 R 2977 0 R]
-/Limits [(page.81) (section.7.1)]
+/Names [(table.6.3) 1446 0 R (table.6.4) 1541 0 R (table.7.1) 1893 0 R (table.7.2) 1677 0 R (table.7.3) 1984 0 R (table.8.1) 2069 0 R]
+/Limits [(table.6.3) (table.8.1)]

 >> endobj
 3048 0 obj <<
 >> endobj
 3048 0 obj <<

-/Kids [2978 0 R 2979 0 R 2980 0 R 2981 0 R 2982 0 R 2983 0 R]
-/Limits [(section.7.2) (subfigure.4.4.8)]
+/Names [(table.8.2) 2176 0 R (table.8.3) 2177 0 R (table.8.4) 2188 0 R (table.9.1) 2260 0 R (table.9.2) 2261 0 R (table.9.3) 2291 0 R]
+/Limits [(table.8.2) (table.9.3)]

 >> endobj
 3049 0 obj <<
 >> endobj
 3049 0 obj <<

-/Kids [2984 0 R 2985 0 R 2986 0 R 2987 0 R 2988 0 R 2989 0 R]
-/Limits [(subfigure.4.4.9) (subfigure.5.7.2)]
+/Names [(table.9.4) 2497 0 R (table.9.5) 2585 0 R (table.9.6) 2559 0 R (table.9.7) 2587 0 R (table.9.8) 2586 0 R]
+/Limits [(table.9.4) (table.9.8)]

 >> endobj
 3050 0 obj <<
 >> endobj
 3050 0 obj <<

-/Kids [2990 0 R 2991 0 R 2992 0 R 2993 0 R 2994 0 R 2995 0 R]
-/Limits [(subfigure.5.7.3) (subfigure.7.1.2)]
+/Kids [2854 0 R 2855 0 R 2856 0 R 2857 0 R 2858 0 R 2859 0 R]
+/Limits [(AlgoLine1.1) (AlgoLine3.25)]

 >> endobj
 3051 0 obj <<
 >> endobj
 3051 0 obj <<

-/Kids [2996 0 R 2997 0 R 2998 0 R 2999 0 R 3000 0 R 3001 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.10.1) (subfigure.7.14.5)]
+/Kids [2860 0 R 2861 0 R 2862 0 R 2863 0 R 2864 0 R 2865 0 R]
+/Limits [(AlgoLine3.26) (AlgoLine5.14)]

 >> endobj
 3052 0 obj <<
 >> endobj
 3052 0 obj <<

-/Kids [3002 0 R 3003 0 R 3004 0 R 3005 0 R 3006 0 R 3007 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.14.6) (subfigure.7.7.4)]
+/Kids [2866 0 R 2867 0 R 2868 0 R 2869 0 R 2870 0 R 2871 0 R]
+/Limits [(AlgoLine5.15) (AlgoLine7.10)]

 >> endobj
 3053 0 obj <<
 >> endobj
 3053 0 obj <<

-/Kids [3008 0 R 3009 0 R 3010 0 R 3011 0 R 3012 0 R 3013 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.7.5) (subsection.5.2.1)]
+/Kids [2872 0 R 2873 0 R 2874 0 R 2875 0 R 2876 0 R 2877 0 R]
+/Limits [(AlgoLine7.11) (AlgoLine8.3)]

 >> endobj
 3054 0 obj <<
 >> endobj
 3054 0 obj <<

-/Kids [3014 0 R 3015 0 R 3016 0 R 3017 0 R 3018 0 R 3019 0 R]
-/Limits [(subsection.5.2.2) (table.7.2)]
+/Kids [2878 0 R 2879 0 R 2880 0 R 2881 0 R 2882 0 R 2883 0 R]
+/Limits [(AlgoLine8.4) (Item.31)]

 >> endobj
 3055 0 obj <<
 >> endobj
 3055 0 obj <<

-/Kids [3020 0 R 3021 0 R 3022 0 R]
-/Limits [(table.7.3) (table.9.8)]
+/Kids [2884 0 R 2885 0 R 2886 0 R 2887 0 R 2888 0 R 2889 0 R]
+/Limits [(Item.32) (cite.1093941)]

 >> endobj
 3056 0 obj <<
 >> endobj
 3056 0 obj <<

-/Kids [3023 0 R 3024 0 R 3025 0 R 3026 0 R 3027 0 R 3028 0 R]
-/Limits [(AlgoLine1.1) (cite.4587843)]
+/Kids [2890 0 R 2891 0 R 2892 0 R 2893 0 R 2894 0 R 2895 0 R]
+/Limits [(cite.1467423) (cite.arora1998approximation)]

 >> endobj
 3057 0 obj <<
 >> endobj
 3057 0 obj <<

-/Kids [3029 0 R 3030 0 R 3031 0 R 3032 0 R 3033 0 R 3034 0 R]
-/Limits [(cite.5170921) (lstnumber.8.1.24)]
+/Kids [2896 0 R 2897 0 R 2898 0 R 2899 0 R 2900 0 R 2901 0 R]
+/Limits [(cite.bauer2009segmentation) (cite.kodakccd)]

 >> endobj
 3058 0 obj <<
 >> endobj
 3058 0 obj <<

-/Kids [3035 0 R 3036 0 R 3037 0 R 3038 0 R 3039 0 R 3040 0 R]
-/Limits [(lstnumber.8.1.25) (lstnumber.9.4.34)]
+/Kids [2902 0 R 2903 0 R 2904 0 R 2905 0 R 2906 0 R 2907 0 R]
+/Limits [(cite.kohli2007dynamic) (cite.wu1993optimal)]

 >> endobj
 3059 0 obj <<
 >> endobj
 3059 0 obj <<

-/Kids [3041 0 R 3042 0 R 3043 0 R 3044 0 R 3045 0 R 3046 0 R]
-/Limits [(lstnumber.9.4.35) (page.80)]
+/Kids [2908 0 R 2909 0 R 2910 0 R 2911 0 R 2912 0 R 2913 0 R]
+/Limits [(cite.xiao2010efficient) (equation.7.5.19)]

 >> endobj
 3060 0 obj <<
 >> endobj
 3060 0 obj <<

-/Kids [3047 0 R 3048 0 R 3049 0 R 3050 0 R 3051 0 R 3052 0 R]
-/Limits [(page.81) (subfigure.7.7.4)]
+/Kids [2914 0 R 2915 0 R 2916 0 R 2917 0 R 2918 0 R 2919 0 R]
+/Limits [(figure.2.1) (figure.6.9)]

 >> endobj
 3061 0 obj <<
 >> endobj
 3061 0 obj <<

-/Kids [3053 0 R 3054 0 R 3055 0 R]
-/Limits [(subfigure.7.7.5) (table.9.8)]
+/Kids [2920 0 R 2921 0 R 2922 0 R 2923 0 R 2924 0 R 2925 0 R]
+/Limits [(figure.7.1) (lstnumber.8.1.17)]

 >> endobj
 3062 0 obj <<
 >> endobj
 3062 0 obj <<

-/Kids [3056 0 R 3057 0 R 3058 0 R 3059 0 R 3060 0 R 3061 0 R]
-/Limits [(AlgoLine1.1) (table.9.8)]
+/Kids [2926 0 R 2927 0 R 2928 0 R 2929 0 R 2930 0 R 2931 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.18) (lstnumber.8.1.5)]

 >> endobj
 3063 0 obj <<
 >> endobj
 3063 0 obj <<

-/Dests 3062 0 R
+/Kids [2932 0 R 2933 0 R 2934 0 R 2935 0 R 2936 0 R 2937 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.50) (lstnumber.9.1.4)]

 >> endobj
 3064 0 obj <<
 >> endobj
 3064 0 obj <<

+/Kids [2938 0 R 2939 0 R 2940 0 R 2941 0 R 2942 0 R 2943 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.1.5) (lstnumber.9.2.37)]
+>> endobj
+3065 0 obj <<
+/Kids [2944 0 R 2945 0 R 2946 0 R 2947 0 R 2948 0 R 2949 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.2.38) (lstnumber.9.3.13)]
+>> endobj
+3066 0 obj <<
+/Kids [2950 0 R 2951 0 R 2952 0 R 2953 0 R 2954 0 R 2955 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.14) (lstnumber.9.3.46)]
+>> endobj
+3067 0 obj <<
+/Kids [2956 0 R 2957 0 R 2958 0 R 2959 0 R 2960 0 R 2961 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.3.47) (lstnumber.9.4.27)]
+>> endobj
+3068 0 obj <<
+/Kids [2962 0 R 2963 0 R 2964 0 R 2965 0 R 2966 0 R 2967 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.28) (lstnumber.9.4.6)]
+>> endobj
+3069 0 obj <<
+/Kids [2968 0 R 2969 0 R 2970 0 R 2971 0 R 2972 0 R 2973 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.60) (lstnumber.9.5.38)]
+>> endobj
+3070 0 obj <<
+/Kids [2974 0 R 2975 0 R 2976 0 R 2977 0 R 2978 0 R 2979 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.5.39) (page.107)]
+>> endobj
+3071 0 obj <<
+/Kids [2980 0 R 2981 0 R 2982 0 R 2983 0 R 2984 0 R 2985 0 R]
+/Limits [(page.108) (page.14)]
+>> endobj
+3072 0 obj <<
+/Kids [2986 0 R 2987 0 R 2988 0 R 2989 0 R 2990 0 R 2991 0 R]
+/Limits [(page.140) (page.40)]
+>> endobj
+3073 0 obj <<
+/Kids [2992 0 R 2993 0 R 2994 0 R 2995 0 R 2996 0 R 2997 0 R]
+/Limits [(page.41) (page.73)]
+>> endobj
+3074 0 obj <<
+/Kids [2998 0 R 2999 0 R 3000 0 R 3001 0 R 3002 0 R 3003 0 R]
+/Limits [(page.74) (section.3.2)]
+>> endobj
+3075 0 obj <<
+/Kids [3004 0 R 3005 0 R 3006 0 R 3007 0 R 3008 0 R 3009 0 R]
+/Limits [(section.4.1) (subfigure.4.2.3)]
+>> endobj
+3076 0 obj <<
+/Kids [3010 0 R 3011 0 R 3012 0 R 3013 0 R 3014 0 R 3015 0 R]
+/Limits [(subfigure.4.3.1) (subfigure.5.3.3)]
+>> endobj
+3077 0 obj <<
+/Kids [3016 0 R 3017 0 R 3018 0 R 3019 0 R 3020 0 R 3021 0 R]
+/Limits [(subfigure.5.3.4) (subfigure.6.4.2)]
+>> endobj
+3078 0 obj <<
+/Kids [3022 0 R 3023 0 R 3024 0 R 3025 0 R 3026 0 R 3027 0 R]
+/Limits [(subfigure.6.7.1) (subfigure.7.14.18)]
+>> endobj
+3079 0 obj <<
+/Kids [3028 0 R 3029 0 R 3030 0 R 3031 0 R 3032 0 R 3033 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.14.19) (subfigure.7.5.5)]
+>> endobj
+3080 0 obj <<
+/Kids [3034 0 R 3035 0 R 3036 0 R 3037 0 R 3038 0 R 3039 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.5.6) (subsection.4.1.1)]
+>> endobj
+3081 0 obj <<
+/Kids [3040 0 R 3041 0 R 3042 0 R 3043 0 R 3044 0 R 3045 0 R]
+/Limits [(subsection.4.1.2) (subsubsection.6.3.2.1)]
+>> endobj
+3082 0 obj <<
+/Kids [3046 0 R 3047 0 R 3048 0 R 3049 0 R]
+/Limits [(subsubsection.7.2.1.1) (table.9.8)]
+>> endobj
+3083 0 obj <<
+/Kids [3050 0 R 3051 0 R 3052 0 R 3053 0 R 3054 0 R 3055 0 R]
+/Limits [(AlgoLine1.1) (cite.1093941)]
+>> endobj
+3084 0 obj <<
+/Kids [3056 0 R 3057 0 R 3058 0 R 3059 0 R 3060 0 R 3061 0 R]
+/Limits [(cite.1467423) (lstnumber.8.1.17)]
+>> endobj
+3085 0 obj <<
+/Kids [3062 0 R 3063 0 R 3064 0 R 3065 0 R 3066 0 R 3067 0 R]
+/Limits [(lstnumber.8.1.18) (lstnumber.9.4.27)]
+>> endobj
+3086 0 obj <<
+/Kids [3068 0 R 3069 0 R 3070 0 R 3071 0 R 3072 0 R 3073 0 R]
+/Limits [(lstnumber.9.4.28) (page.73)]
+>> endobj
+3087 0 obj <<
+/Kids [3074 0 R 3075 0 R 3076 0 R 3077 0 R 3078 0 R 3079 0 R]
+/Limits [(page.74) (subfigure.7.5.5)]
+>> endobj
+3088 0 obj <<
+/Kids [3080 0 R 3081 0 R 3082 0 R]
+/Limits [(subfigure.7.5.6) (table.9.8)]
+>> endobj
+3089 0 obj <<
+/Kids [3083 0 R 3084 0 R 3085 0 R 3086 0 R 3087 0 R 3088 0 R]
+/Limits [(AlgoLine1.1) (table.9.8)]
+>> endobj
+3090 0 obj <<
+/Dests 3089 0 R
+>> endobj
+3091 0 obj <<

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-\contentsline {section}{\numberline {3.1}Mod\IeC {\`e}le d'image bruit\IeC {\'e}e}{23}{section.3.1}
-\contentsline {section}{\numberline {3.2}Mod\IeC {\`e}les de bruit}{23}{section.3.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Le bruit gaussien}{23}{subsection.3.2.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}Le speckle}{24}{subsection.3.2.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Le bruit \FB@og sel et poivre \FB@fg {}}{24}{subsection.3.2.3}
-\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Le bruit de Poisson}{25}{subsection.3.2.4}
-\contentsline {chapter}{\numberline {4}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{27}{chapter.4}
-\contentsline {section}{\numberline {4.1}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{27}{section.4.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}Les op\IeC {\'e}rateurs de base}{28}{subsection.4.1.1}
-\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.1}Le filtre de convolution}{28}{subsubsection.4.1.1.1}
-\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{29}{subsubsection.4.1.1.2}
-\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{30}{subsubsection.4.1.1.3}
-\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.4}Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{30}{subsubsection.4.1.1.4}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Les algorithmes de filtrage par patches}{32}{subsection.4.1.2}
-\contentsline {section}{\numberline {4.2}Les impl\IeC {\'e}mentations sur GPU des algorithmes de filtrage}{33}{section.4.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}Le filtrage par convolution}{33}{subsection.4.2.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{34}{subsection.4.2.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{35}{subsection.4.2.3}
-\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.4}Les filtres par patches}{37}{subsection.4.2.4}
-\contentsline {chapter}{\numberline {5}Les techniques de segmentation des images}{39}{chapter.5}
-\contentsline {section}{\numberline {5.1}Les techniques de segmentation}{39}{section.5.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.1}Analyse d'histogramme}{40}{subsection.5.1.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.2}Partitionnement de graphe}{40}{subsection.5.1.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.3}kernel-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{43}{subsection.5.1.3}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.4}Les contours actifs, ou snakes}{45}{subsection.5.1.4}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.1.5}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{47}{subsection.5.1.5}
-\contentsline {section}{\numberline {5.2}Les impl\IeC {\'e}mentations des techniques de segmentation sur GPU}{47}{section.5.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.1}Calcul d'histogramme}{48}{subsection.5.2.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.2}Partitionnement de graphe}{48}{subsection.5.2.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.3}K-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{49}{subsection.5.2.3}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.4}Level set et snakes}{52}{subsection.5.2.4}
-\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.5}Algorithmes hybrides}{54}{subsection.5.2.5}
-\contentsline {section}{\numberline {5.3}Conclusion}{55}{section.5.3}
-\contentsline {chapter}{\numberline {6}La segmentation par snake polygonal orient\IeC {\'e} r\IeC {\'e}gions}{59}{chapter.6}
-\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{59}{section.6.1}
-\contentsline {section}{\numberline {6.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{59}{section.6.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Formulation}{59}{subsection.6.2.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Optimisation des calculs}{60}{subsection.6.2.2}
-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Impl\IeC {\'e}mentation s\IeC {\'e}quentielle}{62}{subsection.6.2.3}
-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Performances}{65}{subsection.6.2.4}
+\contentsline {section}{\numberline {2.3}Synth\IeC {\`e}se des contraintes d'impl\IeC {\'e}mentation}{18}{section.2.3}
+\contentsline {chapter}{\numberline {3}Mod\IeC {\`e}les d'image et de bruits - notations}{25}{chapter.3}
+\contentsline {section}{\numberline {3.1}Mod\IeC {\`e}le d'image bruit\IeC {\'e}e}{25}{section.3.1}
+\contentsline {section}{\numberline {3.2}Mod\IeC {\`e}les de bruit}{25}{section.3.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Le bruit gaussien}{25}{subsection.3.2.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}Le speckle}{26}{subsection.3.2.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Le bruit \FB@og sel et poivre \FB@fg {}}{26}{subsection.3.2.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Le bruit de Poisson}{27}{subsection.3.2.4}
+\contentsline {chapter}{\numberline {4}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{29}{chapter.4}
+\contentsline {section}{\numberline {4.1}Les techniques de r\IeC {\'e}duction de bruit}{29}{section.4.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}Les op\IeC {\'e}rateurs de base}{30}{subsection.4.1.1}
+\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.1}Le filtre de convolution}{30}{subsubsection.4.1.1.1}
+\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{31}{subsubsection.4.1.1.2}
+\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{32}{subsubsection.4.1.1.3}
+\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1.4}Les algorithmes de filtrage par dictionnaire}{32}{subsubsection.4.1.1.4}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Les algorithmes de filtrage par patches}{34}{subsection.4.1.2}
+\contentsline {section}{\numberline {4.2}Les impl\IeC {\'e}mentations sur GPU des algorithmes de filtrage}{35}{section.4.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}Le filtrage par convolution}{35}{subsection.4.2.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Le filtre m\IeC {\'e}dian}{36}{subsection.4.2.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.3}Le filtre bilat\IeC {\'e}ral}{37}{subsection.4.2.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.4}Les filtres par patches}{39}{subsection.4.2.4}
+\contentsline {chapter}{\numberline {5}Les techniques de segmentation des images}{41}{chapter.5}
+\contentsline {section}{\numberline {5.1}Introduction}{41}{section.5.1}
+\contentsline {section}{\numberline {5.2}Les techniques de segmentation orient\IeC {\'e}es r\IeC {\'e}gions}{41}{section.5.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.1}Analyse d'histogramme}{42}{subsection.5.2.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.2}Partitionnement de graphe}{42}{subsection.5.2.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.2.3}kernel-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{45}{subsection.5.2.3}
+\contentsline {section}{\numberline {5.3}Les techniques de segmentation par contours actifs, ou snakes}{47}{section.5.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}M\IeC {\'e}thodes hybrides}{49}{subsection.5.3.1}
+\contentsline {section}{\numberline {5.4}Les impl\IeC {\'e}mentations des techniques de segmentation sur GPU}{49}{section.5.4}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.1}Calcul d'histogramme}{50}{subsection.5.4.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.2}Partitionnement de graphe}{50}{subsection.5.4.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.3}K-means, mean-shift et apparent\IeC {\'e}s}{51}{subsection.5.4.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.4}Level set et snakes}{54}{subsection.5.4.4}
+\contentsline {subsection}{\numberline {5.4.5}Algorithmes hybrides}{56}{subsection.5.4.5}
+\contentsline {section}{\numberline {5.5}Conclusion}{57}{section.5.5}
+\contentsline {chapter}{\numberline {6}La segmentation par snake polygonal orient\IeC {\'e} r\IeC {\'e}gions}{61}{chapter.6}
+\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{61}{section.6.1}
+\contentsline {section}{\numberline {6.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{61}{section.6.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Formulation}{61}{subsection.6.2.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Optimisation des calculs}{62}{subsection.6.2.2}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Impl\IeC {\'e}mentation s\IeC {\'e}quentielle}{64}{subsection.6.2.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Performances}{66}{subsection.6.2.4}

 \contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{68}{section.6.3}
 \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Pr\IeC {\'e}-calculs des images cumul\IeC {\'e}es}{69}{subsection.6.3.1}
 \contentsline {section}{\numberline {6.3}Impl\IeC {\'e}mentation parall\IeC {\`e}le GPU du snake polygonal}{68}{section.6.3}
 \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Pr\IeC {\'e}-calculs des images cumul\IeC {\'e}es}{69}{subsection.6.3.1}

-\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{71}{subsection.6.3.2}
-\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{74}{subsubsection.6.3.2.1}
-\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{74}{subsection.6.3.3}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Calcul des contributions des segments}{70}{subsection.6.3.2}
+\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2.1}Cas particulier des segments dont la pente $k$ v\IeC {\'e}rifie $|k|\leq 1$}{75}{subsubsection.6.3.2.1}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Performances}{76}{subsection.6.3.3}

 \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{76}{subsection.6.3.4}
 \contentsline {subsection}{\numberline {6.3.4}D\IeC {\'e}termination intelligente du contour initial}{76}{subsection.6.3.4}

-\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{77}{subsection.6.3.5}
+\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.5}Conclusion}{78}{subsection.6.3.5}

 \contentsline {chapter}{\numberline {7}R\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{81}{chapter.7}
 \contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{81}{section.7.1}
 \contentsline {section}{\numberline {7.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{82}{section.7.2}
 \contentsline {chapter}{\numberline {7}R\IeC {\'e}duction de bruit par recherche des lignes de niveaux}{81}{chapter.7}
 \contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{81}{section.7.1}
 \contentsline {section}{\numberline {7.2}Pr\IeC {\'e}sentation de l'algorithme}{82}{section.7.2}