Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Algorithmes de la morphologie mathématique pour les architectures orientées fluxJaromír BRAMBORAlgorithme 5.11 : ngbGAlgoGenSIMD Skeleton algorithmique généralisé de travail géodésiqueSIMD sur le voisinage1 ngbGAlgoGenSIMD :: [Streamize (PVec I α)] → [ExtrNgb (PVec I α)] → [NgbGOp (PVec I α)]2 → ( Ar ( I , I ) (PVec I α), Ar ( I , I ) (PVec I α))3 → Ar ( I , I ) (PVec I α)4 ngbGAlgoGenSIMD = ngbGAlgoGen5.4 Algorithmes pour les GPUCette section sera consacrée aux algorithmes morphologiques de base, non dépendants du sens duparcours de l’image, qui utilisent les moyens fonctionnels du pipeline graphique et qui sont destinés àêtre exécutés sur les processeurs graphiques.Il est possible d’envisager plusieurs approches à la construction de ces algorithmes. Nous mentionnons:• L’approche utilisant les opérations de Minkowski, q.v. page 118.• L’approche utilisant l’échantillonnage de textures dans l’unité de traitement des fragments, q.v.page 120.• L’approche utilisant les point sprites, q.v. page 120.5.4.1 Traitement des bords de la texture sur les GPUNotre explication des algorithmes pour les GPU commencera par l’explication des capacités matériellesparticulières des processeurs graphiques pour l’échantillonnage des textures avec les index pointanten dehors du domaine de la texture. Il s’agit des capacités de la gestion des bords lors de l’échantillonnagede la texture. Dans les algorithmes utilisés couramment de la morphologie mathématique, nousallons faire appel le plus souvent à la fonction de la valeur constante du bord de l’image mais d’autrespossibilités (les valeurs reflétées etc.) peuvent être envisagées.Sachant que l’image à traiter est représentée dans le GPU en tant que texture, nous pouvons bénéficierde ces capacités pour simplifier la construction des algorithmes morphologiques travaillant sur levoisinage dans ce matériel. Ainsi, le calcul à effectuer sera le même pour tout le domaine de l’image, ycompris pour les zones dans lesquelles l’élément structurant désigne les pixels à l’extérieur de ce dernier.L’uniformité du calcul est un phénomène important dans ce cas, car nous n’aurons pas à traiter plusieurszones de l’image avec une fonction du kernel spécifique pour chacune des zones. Cette uniformitéva se traduire par l’utilisation de la commande géométrique couvrant entièrement notre domaine d’intérêt– rectangle de dimension de l’image dans ce cas précis.Remarquons que les fonctionnalités de la gestion des bords sont ajustées lors de la création de latexture et ne sont effectuées qu’une fois dans la phase de l’initialisation de notre algorithme.5.4.2 Approche utilisant les opérations de MinkowskiUne possible approche pour implémenter les algorithmes de la morphologie mathématique utiliseles opérations de Minkowski (cf. la section 4.6.3 traitant d’éléments structurants, page 86). Il s’agit del’approche qui est décrite par Hopf et Ertl dans leur article HE00 , le plus ancien (année 2000) que nousayons pu consulter et qui implémentait les opérations morphologiques sur les GPU utilisant les capacitésmatérielles qui étaient à disposition à l’époque.Sachant que les GPU grand public gardent la compatibilité rétroactive, il est possible d’envisagerl’utilisation de cette approche également sur les processeurs graphiques modernes, mais son utilité pratiqueest moindre car ces nouveaux processeurs nous offrent d’autres possibilités pour une implémentationplus rapide. En revanche, les méthodes qui sont basées directement sur les opérations de Minkowski118