Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Algorithmes de la morphologie mathématique pour les architectures orientées fluxJaromír BRAMBORNous travaillons avec la luminance (cf. la fig. 7.13(e)) et pour obtenir le marqueur pour les nivellements,le filtre alterné séquentiel y est appliqué, cf. la fig. 7.13(f). L’algorithme des nivellements est ensuiteappliqué sur l’image entière, q.v. 7.13(g). À la fin, nous appliquons une simple méthode du masquageconditionnel (cf. l’image du masque sur la fig. 7.13(h)) qui, dans l’image résultant de ce filtrage, laissel’intérieur de la zone d’intérêt intact et remplace la zone extérieure par les pixels filtrés.(a) Original(b) Résultat(c) Détail de l’original(d) Détail du résultat(e) Luminance de l’original(f) Marqueur - résultat dufiltre alterné de taille 7(g) Nivellements(h) MasqueFIG. 7.13 : Application des nivellements au filtrage des images conditionné par un masque, dimensions del’images 382 × 288, nivellements effectués sur la luminance.7.6 RécapitulationLes méthodes que nous avons présentées dans ce chapitre sont les méthodes qui exploitent implicitementle parallélisme des données lors de la propagation régulière des valeurs dans l’image. Le butprincipal qui nous a conduit à présenter ces méthodes était de démontrer que si nous voulons transformerles méthodes utilisant une telle propagation et travaillant avec les éléments de base à des méthodesutilisant les données paquetées, la démarche n’est pas triviale.Les problèmes que nous rencontrons lors de l’utilisation des types paquetés pour les traitementssont dûs à l’incapacité d’extraire de la mémoire les données paquetées dans le sens perpendiculaire àcelui d’adressage. C’est pourquoi nous avons démontré sur l’exemple de la propagation sur la grillecarrée et le voisinage défini par le point central et 4 voisins la manière dont nous pouvons effectuerla propagation dans les 4 directions – en faisant appel à une méthode de changement de stockage et à162