Titre: Implémentation de la Transformée en Ondelettes par l’approche Lifting Scheme sur GPU

Auteurs: DJOFANG Jannesquin Royer

Ecole/Université: Néant

Résumé: Les supercalculateurs massivement parallèles sont de plus en plus performants ces dernières années, et permettent des gains de temps énormes dans les opérations arithmétiques. Les traitements de flux tels que les images, les vidéos, sonores et leur transmission en tant que signaux sont cependant sujets aux lenteurs extrêmes, selon la qualité du canal de transmission et du stockage. Cette lenteur influence aussi leur utilisation par diverses applications qui elles mêmes ont des contraintes spécifiques d’utilisation. Les innovations pour le calcul haute performance, dans les modèles de parallélisme et les architectures multi-coeurs, sont un domaine en pleine expansion d’un intérêt d’exploration significatif.

Nous avons focalisé notre travail dans la mise en oeuvre sur GPU, la transformée en ondelettes discrètes. Essentiellement, nous avons implémenté l’approche lifting scheme de certaines ondelettes particulières et les avons mises en application dans le cadre de la compression. Nous avons proposé pour la quantification, une version pseudo-parallèle de la quantification vectorielle, rendue efficace sur les architectures parallèles GPU mises à notre disposition, avec CUDA. Les résultats obtenus ont permis de noter des gains de temps énormes sur la version de quantification proposée en rapport avec les versions séquentielles existantes ou envisageables. Ces résultats pourraient ainsi permettre d’apporter de plus grandes performances à la chaîne de codage vidéo ou à la fusion d’images de télédétection qui est le domaine d’intérêt principal de nos recherches futures.

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Ondelettes et traitement du signal et d’image 34

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