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Latest revision as of 19:07, 7 April 2023
- Authors
- Baptiste Esteban, Edwin Carlinet, Guillaume Tochon, Didier Verna
- Where
- 28e Colloque sur le traitement du signal et des images
- Place
- Nancy, France
- Type
- inproceedings
- Publisher
- GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images
- Keywords
- Image
- Date
- 2022-06-15
Abstract
La généricité est un paradigme puissant dont l'usage permet d'implémenter un unique algorithme et de l'exécuter sur différents types de données. De ce fait, il est très utilisé lors du développement d'une bibliothèque scientifique, notamment en traitement d'images où les algorithmes peuvent s'appliquer à différents types d'images. Le langage C++ est un langage de choix pour ce genre de bibliothèque. Il supporte ce paradigme et ses applications sont performantes compte tenu de sa nature compilée. Néanmoins, contrairement à des langages dynamiques tels que Python ou Julia, ses capacités en matière d'interactivité, utiles lors des étapes de prototypage d'algorithmes, sont limitées en raison de sa nature statique. Nous proposons donc dans cet article une revue des différentes techniques qui permettent d'utiliser à la fois le polymorphisme statique et dynamique, puis nous évaluons le coût du transfert d'information statique vers des informations connues à l'exécution. En particulier, nous montrons que certaines informations d'une image sont plus importantes que d'autres en matière de performance, et que le surcoût dépend aussi de l'algorithme utilisé.
Documents
Bibtex (lrde.bib)
@InProceedings{ esteban.22.gretsi.2, author = {Baptiste Esteban and Edwin Carlinet and Guillaume Tochon and Didier Verna}, title = {G\'en\'ericit\'e dynamique pour des algorithmes morphologiques}, booktitle = {28e Colloque sur le traitement du signal et des images}, year = 2022, address = {Nancy, France}, category = {national}, month = sep, publisher = {GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images}, number = {001-0119}, pages = {477--480}, abstract = {La g\'en\'ericit\'e est un paradigme puissant dont l'usage permet d'impl\'ementer un unique algorithme et de l'ex\'ecuter sur diff\'erents types de donn\'ees. De ce fait, il est tr\`es utilis\'e lors du d\'eveloppement d'une biblioth\`eque scientifique, notamment en traitement d'images o\`u les algorithmes peuvent s'appliquer \`a diff\'erents types d'images. Le langage C++ est un langage de choix pour ce genre de biblioth\`eque. Il supporte ce paradigme et ses applications sont performantes compte tenu de sa nature compil\'ee. N\'eanmoins, contrairement \`a des langages dynamiques tels que Python ou Julia, ses capacit\'es en mati\`ere d'interactivit\'e, utiles lors des \'etapes de prototypage d'algorithmes, sont limit\'ees en raison de sa nature statique. Nous proposons donc dans cet article une revue des diff\'erentes techniques qui permettent d'utiliser \`a la fois le polymorphisme statique et dynamique, puis nous \'evaluons le co\^ut du transfert d'information statique vers des informations connues \`a l'ex\'ecution. En particulier, nous montrons que certaines informations d'une image sont plus importantes que d'autres en mati\`ere de performance, et que le surco\^ut d\'epend aussi de l'algorithme utilis\'e.}, nodoi = {} }