Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Algorithmes de la morphologie mathématique pour les architectures orientées fluxJaromír BRAMBORsndsndABCD E FG H IA TDD TDB TDE TDG TDI TDC TDF TDH TDfstÉlémentsinfortmatifsde l’image64-bit(8x8-bit)FIG. 6.7 : La transposition d’un array dont les dimensions ne sont pas un multiple de la taille d’un registremultimédia de 64 bits ; TD = macro bloc transposé par la diagonalefstservent comme les invariables architecturales dans notre code. Ainsi, le même code peut être réutilisé surplusieurs architectures multimédia.Le deuxième exemple est présenté sur la fig. 6.8. Il#define MRPH_MACRO_TrByMainDiagonal_8x8_t8(\s’agit d’un code écrit manuellement qui assure la mêmeA0, A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, \B0, B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7 \fonctionnalité de transposition d’un macro bloc par la) \diagonale mais qui utilise les fonctions intrinsèques{\B0 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A0, A4);\du compilateur pour les processeurs compatibles IntelB1 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A1, A5);\B2 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A2, A6);\MMX/SSE2.B3 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A3, A7);\B4 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A0, A4);\La table 6.1 présente les résultats expérimentauxB5 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A1, A5);\B6 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A2, A6);\pour la transposition par la diagonale et par l’antidiagonaled’une image 512 × 512 dont les éléments sontB7 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A3, A7);\\A0 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(B0, B2);\A1 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(B1, B3);\du type unsigned integer de 8 bits sur le processeur IntelPentium 4 de 2.4 GHz par l’exécution en un seulA2 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(B0, B2);\A3 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(B1, B3);\A4 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(B4, B6);\A5 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(B5, B7);\thread. La zone de mémoire où sont stockées les donnéesest distincte à l’entrée et à la sortie. Nous consta-A6 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(B4, B6);\A7 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(B5, B7);\\B0 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A0, A1);\tons un gain de temps déjà entre l’implémentation génériquequi consiste en l’utilisation des fonctions d’ac-B1 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A0, A1);\B2 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A2, A3);\B3 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A2, A3);\B4 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A4, A5);\cès au pixel et une implémentation qui utilise le travailavec les pointeurs. Mais le gain que nous obtenonsB5 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A4, A5);\B6 = mrph_asm_mshflo_iu8vec8(A6, A7);\B7 = mrph_asm_mshfhi_iu8vec8(A6, A7);\}lors de l’utilisation des instructions MMX est plus intéressant,surtout si nous comptons utiliser la transpositioncomme une des opérations de base dans nos algo-FIG. 6.6 : Code de la transposition par diagonaled’un macro bloc 8 × 8 en langage C utilisantl’outil de développement multiplateformerithmes de morphologie mathématique.MorphoMediaCe qui peut être assez surprenant c’est la duréede l’implémentation générique et même celle via pointer++pour un tel algorithme de base sur une machine relativement puissante de nos jours et cadencée à2.4 GHz. Ainsi, nous accueillons avec plaisir la possibilité d’obtenir, sans aucun investissement dans lematériel existant, un algorithme plus rapide.La figure 6.9 nous montre les représentations graphiques des tests de performance que nous avonseffectué pour l’algorithme de la transposition par diagonale et plusieurs tailles d’images. À l’échellelogarithmique, nous verrons bien que la différence entre les implémentations non-SIMD (générique etvia pointer++) où nous avons laissé toutes les optimisations au compilateur, et celles qui implémententnotre algorithme SIMD est importante pour toutes les tailles d’images. Avec grands taux d’accélérationss’élevant jusqu’à 33.8 pour les images de 1024 × 1024 de 8 bits si on compare l’implémentation SIMDutilisant la technologie Intel SSE2 et l’implémentation classique via pointer++ (cf. tab. 6.1).142