Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Jaromír BRAMBOR7.6. RÉCAPITULATIONseulement deux types de propagation différents. Ainsi, nous avons pu réutiliser les idées exposées dans lechapitre 6, qui était consacré aux permutations SIMD des données, et dont nous avons repris l’algorithmetr2DDiagNxPVecNbf de la transposition rapide d’un macro bloc à l’aide des instructions multimédia.Pour pouvoir modéliser les propagations formellement, nous avons introduit les skeletons algorithmiquesde base pour la propagation des valeurs, mfoldl et mfoldl1. Ils nous ont servi lors de la constructiondu modèle formel de la propagation à l’intérieur d’un macro bloc composé des vecteurs paquetés etdéfini par la fonction pGenMB, cf. page 152, et à partir duquel nous avons pu construire un algorithmegénéral de la propagation SIMD en 4-voisinage sur la grille carrée – propAlgSQR4, cf. page 153.L’emploi plus élaboré de la propagation à l’échelle des macro blocs qui utilise la transposition desdonnées directement après avoir propagé les valeurs dans un macro bloc permet d’enchaîner tout de suitela deuxième propagation en économisant ainsi le nombre des transferts de données entre l’unité centraleet la mémoire. Nous avons également présenté comment cette approche pourrait être adoptée pour lesarchitectures parallèles où l’exécution se poursuivrait sur plusieurs unités exécutives en même temps.Nous avons présenté deux groupes d’algorithmes dont le fonctionnement est dépendant du sens duparcours et qui utilisent la propagation régulière des valeurs dans l’image. Il s’agit de la fonction distanceet des nivellements. Dans la section qui exposait les résultats expérimentaux des implémentations quenous avons effectuées, nous avons pu constater un gain de performance qui n’est pas négligeable maisprévisible vu le nombre d’éléments (8) que nous pouvions traiter par les instructions SIMD en mêmetemps.Le sujet que nous avons exposé dans ce chapitre et les résultats que nous avons obtenus peuventêtre appréciés dans les applications qui utilisent une architecture multimédia, qui sont contraintes par letemps d’exécution, et dont nous visons prioritairement les applications pour le temps réel.Les idées qui sont connexes à ce chapitre et qui restent, pour l’instant, inexplorées sont principalementcelles qui touchent les architectures parallèles : il serait à envisager d’explorer les stratégiesde construction des algorithmes pour les architectures qui peuvent assurer l’exécution concurrente destâches, notamment les architectures parallèles à plusieurs fils d’exécution. D’autres sujets à explorersont relatifs à la construction des architectures dédiées qui implémenteraient la structure des algorithmesprésentés directement dans le matériel (e.g. FPGA). On pourrait alors concevoir les blocs opérationnelsexploitant mieux la localité de données, définir un schéma d’interconnexion fixes qui implémenteraitle changement de stockage de données et envisager l’utilisation du parallélisme SIMD plus important(> 8).Du point de vue des algorithmes, la façon de travailler présentée pour la fonction distance et pourles nivellements peut être employée dans tous les algorithmes morphologiques faisant appel à la reconstructionet à tous les algorithmes dérivés de cette dernière (e.g. l’algorithme de bouchage des trous,l’algorithme d’extraction des maxima ou des minima de l’image etc.).163