Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Jaromír BRAMBOR8.3. RÉSULTATS EXPÉRIMENTAUXmatique. Dans ce cas, nous allons faire appel à la transposition des images entières. Remarquons quenous pourrions construire également des algorithmes qui exploiteraient l’approche des macro blocs et latransposition directe, mais nous soulignons que leur construction, même possible, n’est pas triviale.C’est à cette place que nous allons expliquer pourquoi nous avons choisi l’axe "Fst" pour la constructionde l’algorithme 8.2, défini par la fonction algoHGWFst. Supposant que les données sont stockéesdans la direction de la deuxième coordonnée, ce sont les segments suivant la direction "Fst" pour lesquelsnous pouvons construire l’algorithme SIMD d’une manière simple, comme présenté par l’algorithme 8.3(défini par la fonction algoHGWFstSIMD).Algorithme 8.3 : algoHGWFstSIMD, Algorithme SIMD de van Herk-Gil-Werman pour les segmentssuivant la direction de la première coordonnée (Fst) et en supposant que l’axe de stockagedes données dans la mémoire est "Snd"1 algoHGWFstSIMD :: I → I → BroderFnc → (α → α → α) → Ar ( I , I ) α → Ar ( I , I ) α2 algoHGWFstSIMD n k brdfnc f ar =3 mkAr2DFromAr2DPVecBySnd4 ◦ (algoHGWFst k brdfnc f )5 ◦ (mkAr2DPVecBySnd n)6 $ arLa construction de l’algorithme 8.4 (défini par la fonction algoHGWSndSIMD) exploitant les capacitésSIMD pour les segments suivant la direction parallèle à l’axe de stockage de données est enrichiepar la transposition par diagonale, exécutée par la fonction trRot2DMBSIMD, qui assure le changementdu sens de stockage des données. Cela à deux reprises, avant et après l’exécution de l’algorithmealgoHGWFstSIMD.Algorithme 8.4 : algoHGWSndSIMD, Algorithme SIMD de van Herk-Gil-Werman pour les segmentssuivant la direction de la deuxième coordonnée (Snd) et en supposant que l’axe de stockagedes données dans la mémoire est "Snd"1 algoHGWSndSIMD :: I → I → I → BroderFnc → (α → α → α) → Ar ( I , I ) α → Ar ( I , I ) α2 algoHGWSndSIMD mbsize n k brdfnc f ar =3 (trRot2DMBSIMD "TD" "Snd"mbsize )4 ◦ (algoHGWFstSIMD n k brdfnc f )5 ◦ (trRot2DMBSIMD "TD" "Snd"mbsize )6 $ ar8.3 Résultats expérimentauxNous avons implémenté la version SIMD de l’algorithme de van Herk-Gil-Werman à l’aide destemplates du langage C++, fournis avec le compilateur Intel ICL que nous avons utilisé pour cette implémentation.Pour pouvoir illustrer ses performances sur une architecture grand public, nous avonseffectué d’autres tests qui ont une valeur informative car leurs temps d’exécution sont de loin moindres.La table 8.1 mentionne les résultats en chiffres. L’implémentation SIMD y est mentionnée en tant queC++ template SSE2.Nous avons testé l’implémentation itérative, cf. la section 8.1, page 166, qui utilise à l’interne, commel’algorithme de base pour les itérations, une implémentation optimisée manuellement au niveau d’instructionsd’assembleur pour l’architecture Intel IA-32 qui exploitait l’exécution SIMD à l’échelle desregistres 32 bits.173