"LLMs for Python Engineers: Advanced Data Analysis and Semantic Kernel",Oleks...
Poster Segmentation Chain
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2. Real Time Image Processing : Parallel Implementation On RISC Processor Of Segmentation Chain Based Upon Topological Operators Abstract Participants : Ramzi MAHMOUDI, Mohamed AKIL Contacts : {mahmoudr, akilm}@esiee.fr In miscellaneous applications of image treatment, thinning and crest restoring present a lot of interests. These algorithms are advised because they act directly on grayscales images while preserving topology. But their strong consummation in term of time and memory remains the major disadvantage in their choice. In this project we propose an efficient hardware implementation of these algorithms on RISC processor allowing to increase the execution time. A chain of segmentation applied to medical imaging will serve as a concrete example to illustrate the improvements brought thanks to the optimization techniques in both algorithm and architectural levels. The particular use of the SSE instruction set relative to the X86_32 processors (PIV 3.06 GHz) will allow a best performance for real time processing : A cadency of 33 images (512*512) per second is assured. Résumé Dans diverses applications de traitement d'image, l’amincissement et la restauration la crête présentent beaucoup d'intérêts. Ces algorithmes sont conseillés parce qu'ils agissent directement sur les images en niveau gris tout en préservant la topologie. Mais leurs forte consommation en terme de temps et de mémoire reste l'inconvénient majeur dans leur choix. Dans ce projet nous proposons une implantation matérielle efficace de ces algorithmes sur processeur RISC permettant d'augmenter le temps d'exécution. Une chaîne de segmentation appliquée à l'imagerie médicale servira d’exemple concret pour illustrer les améliorations apportées grâce aux techniques d'optimisation utilisées aux niveaux algorithmique et d'architectural. L'utilisation du jeu d'instructions SSE relative aux processeurs X86_32 (PIV 3,06 GHz) permettra une meilleure performance pour le traitement en temps réel: une cadence de 33 images (512 * 512) par seconde est assurée.