On continuous maximum flow image segmentation algorithm / Laszlo Marak ; sous la direction de Laurent Najman

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Traitement d'images -- Techniques numériques

NUMA (informatique)

Science des matériaux

Ordinateurs de réseau

Microscopie électronique en transmission

Najman, Laurent (1967-.... ; chercheur en informatique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Paris-Est (2007-2015) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : Ces dernières années avec les progrès matériels, les dimensions et le contenu des images acquises se sont complexifiés de manière notable. Egalement, le différentiel de performance entre les architectures classiques mono-processeur et parallèles est passé résolument en faveur de ces dernières. Pourtant, les manières de programmer sont restées largement les mêmes, instituant un manque criant de performance même sur ces architectures. Dans cette thèse, nous explorons en détails un algorithme particulier, les flots maximaux continus. Nous explicitons pourquoi cet algorithme est important et utile, et nous proposons plusieurs implémentations sur diverses architectures, du mono-processeur à l'architecture SMP et NUMA, ainsi que sur les architectures massivement parallèles des GPGPU. Nous explorons aussi des applications et nous évaluons ses performances sur des images de grande taille en science des matériaux et en biologie à l'échelle nano

Résumé / Abstract : In recent years, with the advance of computing equipment and image acquisition techniques, the sizes, dimensions and content of acquired images have increased considerably. Unfortunately as time passes there is a steadily increasing gap between the classical and parallel programming paradigms and their actual performance on modern computer hardware. In this thesis we consider in depth one particular algorithm, the continuous maximum flow computation. We review in detail why this algorithm is useful and interesting, and we propose efficient and portable implementations on various architectures. We also examine how it performs in the terms of segmentation quality on some recent problems of materials science and nano-scale biology