Download Free Schemas De Parallelisation Dapplications De Traitement Dimages Sur La Machine Parallele Transvision Book in PDF and EPUB Free Download. You can read online Schemas De Parallelisation Dapplications De Traitement Dimages Sur La Machine Parallele Transvision and write the review.

LA PROGRAMMATION DE CALCULATEURS PARALLELES DEDIES A LA VISION ARTIFICIELLE EST UN PROBLEME DELICAT SANS OUTIL ADAPTE A CET EFFET. L'UTILISATEUR EST ASTREINT A DECRIRE EXPLICITEMENT LE PARTAGE DES OPERATIONS ET LES COMMUNICATIONS INTER-PROCESSEURS. LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE SONT RELATIFS A LA CARACTERISATION DE METHODES DE PARALLELISATION D'APPLICATIONS DE TRAITEMENTS D'IMAGES POUR UNE MACHINE MIMD A MEMOIRE DISTRIBUEE DEVELOPPEE AU LASMEA: TRANSVISION. CES TRAVAUX SONT UNE ETAPE PRELIMINAIRE VERS LA DEFINITION D'UN ENVIRONNEMENT D'AIDE A LA PROGRAMMATION PARALLELE. CE MEMOIRE EST CONSTITUE DE 6 CHAPITRES. APRES UNE PRESENTATION DE MACHINES PARALLELES DE VISION, LE CHAPITRE 1 PRESENTE UNE TAXINOMIE DES OPERATEURS DE BAS ET MOYEN NIVEAUX. LE CHAPITRE 2 PRESENTE UNE CHAINE COMPLETE DE SEGMENTATION D'IMAGES AU SENS CONTOUR ET D'EXTRACTION DE GROUPEMENTS PERCEPTIFS DE SEGMENTS. CHAQUE ETAPE DE TRAITEMENT EST DECRITE PRECISEMENT. LE CHAPITRE 3 DECRIT LA PARALLELISATION DE CETTE CHAINE DE TRAITEMENTS, DECOMPOSEE SELON CINQ TACHES DE COMPLEXITE EQUIVALENTE. LA PARALLELISATION DE CHAQUE TACHE EST DECRITE AINSI QUE LA MISE EN UVRE DE L'INTEGRALITE DE CETTE APPLICATION. L'EXTENSION DU SCHEMA DE PARALLELISATION EST ABORDEE ET TROIS EVOLUTIONS POSSIBLES SONT PRESENTEES EN FIN DE CHAPITRE. LES CHAPITRES 4 ET 5 PRESENTENT DEUX AUTRES CHAINES DE TRAITEMENTS ET LES SCHEMAS DE PARALLELISATION PROPOSES POUR UNE MACHINE MIMD A MEMOIRE DISTRIBUEE. DANS LE CHAPITRE 6, NOUS PRESENTONS UNE SYNTHESE DES SCHEMAS DE PARALLELISATION ABORDES A L'OCCASION DE CETTE THESE
LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE SE SITUENT A LA CROISEE DES ASPECTS DE TRAITEMENT D'IMAGES ET D'ARCHITECTURES, C'EST-A-DIRE L'ADEQUATION ENTRE ALGORITHMES ET ARCHITECTURES. LE PROBLEME QUE NOUS CHERCHONS A RESOUDRE EST DE DEFINIR LE SCHEMA DE PARALLELISATION PERMETTANT D'OBTENIR LA MEILLEURE REPARTITION DES CHARGES DE TRAVAIL SUR LES PROCESSEURS ET DES TEMPS DE TRAITEMENT MINIMAUX. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS PRESENTONS DEUX CLASSES DE METHODES DE SEGMENTATION NON SUPERVISEES D'IMAGES EN REGIONS: LES METHODES DE DIVISION-FUSION ET LES METHODES DE RELAXATION ASSOCIEES A UNE MODELISATION MARKOVIENNE, CES DEUX CLASSES ETANT TOUT A FAIT REPRESENTATIVES EN TRAITEMENT D'IMAGES. DANS LE CADRE DU PROJET EUROPEEN PROMETHEUS, DEUX METHODES DE SEGMENTATION DU MOUVEMENT APPARENT CORRESPONDANT A CES DEUX CLASSES SONT DECRITES. CES DEUX METHODES SERVENT, DANS CETTE ETUDE, D'EXEMPLES APPLICATIFS POUR LA VALIDATION DES TRAVAUX. UN PANORAMA STRUCTURE SUR LE PARALLELISME EN TRAITEMENT D'IMAGES EST ENSUITE DONNE, AUSSI BIEN EN CE QUI CONCERNE LES TYPES DE MACHINES RENCONTRES QUE SUR LE VOLET ALGORITHMIQUE. IL S'EN SUIT UNE DESCRIPTION DE LA MACHINE D'EVALUATION TRANSVISION. DANS UN TROISIEME TEMPS, LA PARALLELISATION DES PHASES DE DIVISION ET DE FUSION EST ETUDIEE. ELLE DEBOUCHE SUR LA PROPOSITION A LA FOIS DE DEUX NOUVELLES APPROCHES DE FUSION ET D'UN SCHEMA DE PARALLELISATION DE TYPE FERME DE PROCESSEURS POUR UNE REPARTITION OPTIMALE DES CHARGES DE TRAVAIL. DANS LE DERNIER VOLET, LE PROBLEME DE LA PARALLELISATION DE LA METHODE DE RELAXATION DETERMINISTE EST ABORDE. UNE ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE ET LE MODELE D'EXECUTION DE LA MACHINE D'ACCUEIL PERMETTENT D'ENTREVOIR CE PROBLEME PAR LE BIAIS D'UN SCHEMA DE PARALLELISATION DE TYPE MSPMD. LES RESULTATS OBTENUS SONT LA PREUVE D'UNE MAUVAISE REPARTITION DES CHARGES DE TRAVAIL SUR LES PROCESSEURS. UN SCHEMA DE PARALLELISATION DE TYPE FERME DE PROCESSEURS EST, DE CE FAIT, PROPOSE, MAIS LES TEMPS DE TRAITEMENT DE L'ALGORITHME MONTRENT QUE LE PROCESSEUR MAITRE CONSTITUE UN GOULOT D'ETRANGLEMENT DANS LE FONCTIONNEMENT DE CE SCHEMA. UN RETOUR AU PREMIER SCHEMA DE PARALLELISATION EST NECESSAIRE POUR POUVOIR ATTEINDRE LES OBJECTIFS TEMPS REEL APPLICATION
CETTE THESE TRAITE D'UN PROBLEME FONDAMENTAL POUR LE DEVELOPPEMENT DE SYSTEMES DE VISION ARTIFICIELLE, A SAVOIR LA PARALLELISATION D'ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES PRESENTANT DES TEMPS D'EXECUTION PROHIBITIFS VIS-A-VIS DU CONTEXTE APPLICATIF. LE CHOIX S'EST PORTE SUR LA METHODE DE TYPE DIVISION-FUSION. FREQUEMMENT EMPLOYEE EN SEGMENTATION D'IMAGES PAR EXTRACTION DE REGIONS. CE TRAVAIL REPOSE SUR LA MODELISATION ALGORITHMIQUE DE CETTE METHODE, QUI CONSISTE EN L'UTILISATION DE CRITERES POUR SEGMENTER L'IMAGE. LA RECHERCHE DE CRITERES, QUANT A ELLE, N'EST PAS ABORDEE ICI. C'EST POURQUOI CETTE ETUDE EST GENERALE ET PEUT ETRE REPRISE DANS DIVERSES APPLICATIONS TELLES QUE LA SEGMENTATION SELON DES CRITERES DE LUMINANCE, DE CHROMINANCE, DE TEXTURE, OU DE MOUVEMENT, ... DEUX ASPECTS APPARAISSENT DANS CE MEMOIRE. LE PREMIER ASPECT CONCERNE LA PARALLELISATION ALGORITHMIQUE DE LA TECHNIQUE DE DIVISION-FUSION, PAR APPROCHE FERME DE PROCESSEURS, EN VUE DE L'IMPLANTATION SUR UNE MACHINE PARALLELE MIND. LE DEUXIEME ASPECT EST UNE CONSEQUENCE DE L'ETUDE DE LA PARALLELISATION DE LA PHASE DE FUSION. IL CONSISTE, A PARTIR DE LA MODELISATION ALGORITHMIQUE DE CELLE-CI, A PROPOSER DEUX NOUVELLES APPROCHES SE PRETANT MIEUX AU PARALLELISME. LES TRAVAUX SONT VALIDES PAR APPLICATION A LA SEGMENTATION EN REGIONS SELON DES CRITERES DE MOUVEMENT
Cette thèse vise à définir une méthodologie de mise en œuvre d'applications performantes sur les processeurs embarqués du futur. Ces architectures nécessitent notamment d'exploiter au mieux les différents niveaux de parallélisme (grain fin, gros grain) et de gérer les communications et les accès à la mémoire. Pour étudier cette méthodologie, nous avons utilisé un processeur cible représentatif de ces architectures émergentes, le processeur CELL. Le détecteurde points d'intérêt de Harris est un exemple de traitement régulier nécessitant des unités de calcul intensif. En étudiant plusieurs schémas de mise en oeuvre sur le processeur CELL, nous avons ainsi pu mettre en évidence des méthodes d'optimisation des calculs en adaptant les programmes aux unités spécifiques de traitement SIMD du processeur CELL. L'utilisation efficace de la mémoire nécessite par ailleurs, à la fois une bonne exploitation des transferts et un arrangement optimal des données en mémoire. Nous avons développé un outil d'abstraction permettant de simplifier et d'automatiser les transferts et la synchronisation, CELL MPI. Cette expertise nous a permis de développer une méthodologie permettant de simplifier la mise en oeuvre parallèle optimisée de ces algorithmes. Nous avons ainsi conçu un outil de programmation parallèle à base de squelettes algorithmiques : SKELL BE. Ce modèle de programmation propose une solution originale de génération d'applications à base de métaprogrammation. Il permet, de manière automatisée, d'obtenir de très bonnes performances et de permettre une utilisation efficace de l'architecture, comme le montre la comparaison pour un ensemble de programmes test avec plusieurs autres outils dédiés à ce processeur.