Nous abordons ici la thématique des opérateurs et processeurs flot de données dédiés au traitement d'images et orientés vers la morphologie mathématique. L'objectif principal est de proposer des architectures performantes capables de réaliser les opérations simples de ce corpus mathématique afin de proposer des opérateurs morphologiques avancés. Ces dernières années, des algorithmes astucieux ont été proposés avec comme objectif de réduire la quantité des calculs nécessaires à la réalisation de transformations telle que la ligne de partage des eaux. Toutefois, les mises en œuvre proposées font souvent appel à des structures de données complexes qui sont difficiles à employer sur des machines différentes des processeurs généralistes monocœurs. Les processeurs standard poursuivant aujourd'hui leur évolution vers une augmentation du parallélisme, ces implémentations ne nous permettent pas d'obtenir les gains de performance escomptés à chaque nouvelle génération de machine. Nous proposons alors des mises en œuvre rapides des opérations complexes de la morphologie mathématique par des machines exploitant fortement le parallélisme intrinsèque des opérations basiques. Nous étudions dans une première partie les processeurs de voisinage travaillant directement sur un flot de pixels et nous proposons différentes méthodologies de conception rapide de pipelines dédiés à une application. Nous proposons également une structure de pipeline programmable via l'utilisation de processeurs vectoriels avec différentes possibilités de chaînage. Enfin, une étude avec des machines est proposée afin d'observer la pertinence de notre approche.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00005758 |
| Date | 30 September 2009 |
| Creators | Clienti, Christophe |
| Publisher | École Nationale Supérieure des Mines de Paris |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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