Th. doct.--Géol. struct., télédét.--Paris 6, 1990. / Résumé en anglais. Bibliogr., 38 p.

Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1993. / Bibliogr. p. 165-173.

Th. doct.--Sci. de la terre--Paris 7, 1991. / 1992 d'après la déclaration de dépôt légal. Bibliogr. p. 205-208. Résumé en anglais et en français.

Th. univ.--Géophys.--Paris 6, 1995. / 1996 d'après la déclaration de dépôt légal. Notes bibliogr. Index. Résumé et introd. en français et en anglais.

Th. doct.--Signal et images--Paris XII--ENST, 1996. / Bibliogr. p. 127-133.

Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1998. / Bibliogr. p. 387-409. Résumé en français et en anglais.

Th. doct.--Géol.--Rennes I, 1995. / Bibliogr. p. 157-164. Résumé en français et en anglais.

Le développement de catalyseurs HDS plus efficaces est un enjeu majeur pour répondre aux exigences environnementales concernant la teneur en soufre dans les carburants. L'une des approches pour améliorer l'activité catalytique est le développement de catalyseurs ternaires NiMoW. Cette étude se concentre sur la synthèse et la caractérisation de catalyseurs (Ni)MoW préparés à partir hétéropolyacides (HPA) mixtes SiMo1W11 et SiMo3W9 de structure de Keggin. Les catalyseurs basés sur les HPAs monométalliques SiMo12 et SiW12 et leurs mélanges ont été préparés et étudiés. Les solides ont été caractérisés par spectroscopie Raman, SPX et MET. Les propriétés catalytiques ont été évaluées dans des réactions d’HDS, d'HYD et d'HDN. Les propriétés physico-chimiques et l'activité catalytique dépendent de la nature des précurseurs initiaux. La genèse de la phase active des catalyseurs a été étudiée lors de la sulfuration in-situ sous H2S/H2 par SAX au synchrotron SOLEIL. La transformation du W dans les catalyseurs basés sur les précurseurs moléculaires mixtes, présentant une proximité nanométrique Mo-W, est plus rapide que celle observée dans le cas des catalyseurs préparés à partir du mélange de deux HPAs et conduit à la sulfuration simultanée des métaux et à la formation de la phase mixte MoWS2. La présence de feuillets mixtes (Ni)MoxW1-xS2 lorsque des HPA mixtes ont été utilisés a été mise en évidence par EXAFS et HAADF. La substitution d'un ou trois atomes de tungstène par du molybdène dans le cas des HPAs mixtes a entraîné une augmentation significative des activités en HDS et en HYD, par rapport à celles obtenues pour les catalyseurs préparés à partir du mélange de HPAs. / Developing highly active HDS catalysts has been one of the most challenging and important subjects because of strengthening of environmental requirements for the sulfur content in fuels. One of the approaches to improve catalytic activity is the development of ternary NiMoW catalysts. This investigation focuses on the synthesis and characterization of (Ni)MoW catalysts prepared by using mixed SiMo1W11 and SiMo3W9 heteropolyacids (HPA) with Keggin structure. For comparison purposes, catalysts based on monometallic SiMo12 and SiW12 HPAs and their mixtures were also prepared and studied. The samples were characterized by Raman spectroscopy, X-ray Photoelectron Spectroscopy, HRTEM. The catalytic properties were evaluated in HDS, HYD and HDN reactions. The physical-chemical properties and catalytic activity depends on the nature of the initial precursors. Genesis of the active phase was studied during in situ H2S/H2 sulfidation of the catalysts by X-ray absorption at SOLEIL Synchrotron. It was found that W transformation from mixed molecular precursors with a Mo-W nanoscale proximity is faster than from mixture of two HPAs resulting in simultaneously sulfidation of metals and the formation of mixed MoWS2 phase. The presence of mixed (Ni)MoxW1-xS2 slabs when mixed HPAs were used for preparation of the catalyst was evidenced by EXAFS and High angle annular dark field scanning transmission electron microscopy. Substitution of one or three tungsten atoms by molybdenum ones in the case of mixed HPAs resulted in a significant increase in HDS as well as in HYD activity, compared to those obtained for catalysts prepared from mixture of monometallic HPAs.

L'imagerie par résonance magnétique nucléaire (RMN) permet l'obtention d'images anatomiques et morphologiques de grande qualité. Il est actuellement possible sur les imageurs cliniques d'obtenir des paramètres de fonction associés aux données morphologiques. Nous nous sommes intéressés à l'imagerie de diffusion par RMN pour les explorations hépatiques. Cette technique mesure les mouvements microscopiques de l'eau dans les tissus permettant l'obtention d'un paramètre fonctionnel nommé coefficient de diffusion apparent (CDA).Nous nous sommes attachés à étudier l'influence des paramètres d'acquisition et de post traitement sur les valeurs mesurées de CDA : valeur de b, taille et position de la région d'intérêt, méthode de suppression de la graisse, utilisation d'un trigger cardiaque, et respiratoire. Nous avons ensuite étudié le potentiel éventuel de cette imagerie pour des applications cliniques : quantification de la fibrose dans le cadre des hépatopathies et optimisation de la caractérisation des lésions focales hépatiques. Dans une dernière partie, nous avons corrélé les données de l'imagerie de diffusion à l'histologie, afin de mieux appréhender l'interprétation de ces nouvelles données. L'imagerie de diffusion a un formidable potentiel pour la détection des lésions focales et pour la caractérisation lésionnelle sous réserve de réaliser un protocole d'acquisition et de post traitement strict permettant de s'affranchir des artéfacts de mouvements. Malgré cela les valeurs mesurées de CDA sont soumises à de très nombreuses contraintes qui limitent encore actuellement son utilisation pour les applications clinique usuelles. / Magnetic Resonance (MR) allows to obtain high quality anatomical and morphological images. Thanks to the recent developments on clinical systems, it is possible to add functional information that we associate with these morphological data. We were interested in Diffusion Weighted Imaging (DWI) by MR for hepatic explorations. This technique measures the microscopic movements of water allowing to obtain a functional parameters like the Apparent Diffusion Coefficient (ADC). However, this information is very sensitive to cardio-respiratory motions. We analysed the different MR parameters; the b value, the size and the position of the region of interest, different methods of fat suppression, and the benefit of a cardiac trigger and/or respiratory trigger. Potential of the DWI for clinical applications are the quantification of the fibrosis within the framework of the diffuse diseases and an optimization of the characterization of the hepatic focal lesions. We correlated DWI with histology, in order to understand the interpretation of the new information obtained. DWI has a large potential for the detection and characterization of the focal lesions. However, the management of motion is important to obtain correct ADC values. We fund many limits to use DWI for clinical routine.

La réalité augmentée (RA) est un paradigme informatique non conventionnel dans lequel l’utilisateur interagit naturellement avec des ordinateurs en visualisant des informations en 3D et en interagissant physiquement avec du contenu virtuel. L’insertion de contenu 3D dans l’environnement nécessite que l’appareil informatique mesure le monde qui nous entoure. Les capteurs sont cependant physiquement limités et renvoient des informations brutes incomplètes ou complexes. Distiller ces données en concepts plus abstraits est donc nécessaire pour permettre de raisonner sur des concepts tels que la géométrie ou l’interaction de la lumière avec la scène. Dans cette thèse, nous explorons une question critique dans le contexte de la RA : comment les caméras de qualité grand public et les approches basées sur les données peuvent-elles être combinées pour parvenir à un raisonnement 3D du monde pour les problèmes fondamentaux de la RA ? Nous répondons à cette affirmation en nous concentrant sur trois objectifs importants couramment rencontrés dans la plupart des applications de réalité augmentée. Tout d’abord, nous estimons une pose 3D robuste de diverses instances d’objets dans des séquences temporelles à l’aide d’une seule caméra RGB-D. Notre nouvelle méthode d’apprentissage par réseaux profond permet une estimation robuste et précise de la pose malgré la présence d’occlusion. De plus, nous améliorons la stratégie d’évaluation de suiveurs d’objets en six degrées de libertés avec une méthodologie méticuleuse et un nouvel ensemble de données. Nous démontrons que l’utilisation du système de coordonnées de l’objet estimé nous permet d’éffectuer le rendu de contenu virtuel sur des objets inanimés. Deuxièmement, nous détectons les articulations du haut du corps en 3D à l’aide d’un casque de réalité virtuelle muni de plusieurs caméras pour améliorer les interactions entre le contenu humain et virtuel. Notre méthode tire partie des multiples caméras à large champ de vision sur l’appareil pour estimer une position 3D précise des articulations du corps de l’utilisateur. L’architecture du réseau neuronal utilise explicitement la géométrie projective de chaque caméra pour estimer les caractéristiques 3D pouvant être utilisées lors de la régression des positions des différentes articulations ainsi que d’autres tâches telles que la segmentation du corps. Nos expériences démontrent que l’utilisation de sources de supervision faibles améliore la précision du suiveur tout en permettant de collecter des données qui ne contiennent pas de position d’articulation 3D en vérité terrain. Enfin, nous proposons une méthode pour raisonner sur des conditions de lumière variant dans l’espace à partir d’une seule image couleur. Estimer uniquement l’éclairage global n’est pas précis lorsque les sources lumineuses sont proches du sujet et lorsque les objets de la scène occultent les sources lumineuses, un scénario courant dans les scènes d’intérieur. Notre méthode prend une image couleur et une coordonnée iii d’image 2D comme entrée pour estimer une représentation harmonique sphérique de la lumière à ce point de la scène. Nous montrons que les prédictions sont cohérentes avec les sources de lumière 3D et l’occlusion. La méthode est également une solution en temps réel en utilisant une architecture légère et des harmoniques sphériques pour effectuer des rendus rapidement. Chacun de ces objectifs est soutenu par des expériences approfondies et des analyses de résultats et, espérons-le, aide à combler le fossé vers de meilleures expériences utilisateur en RA. / Augmented Reality (AR) is an unconventional computing paradigm where the user interacts naturally with machines by visualizing information in 3D and physically interacting with virtual content. Inserting 3D content in the environment requires the computing device to measure the world surrounding us. Sensors are however physically limited and return incomplete or complex raw information. Distilling this data in more abstract concepts is thus mandatory to allow reasoning about numerous concepts such as geometry or light interaction with the scene. In this thesis, we explore a critical question in the context of AR: how consumer grade cameras and data-driven approaches can be combined to achieve 3D reasoning of the world for fundamental AR problems? We address this statement by focusing on three important objectives commonly encountered in most augmented reality applications. First, we estimate a robust 3D pose of various object instances in temporal sequences using a single RGB-D camera. Our novel deep learning framework allows robust and accurate pose estimation despite the presence of occlusion. We further improve the evaluation strategy of 6 DOF object trackers with a meticulous methodology and challenging new dataset. We demonstrate that using the estimated object reference allows us to render virtual content over inanimate objects. Second, we detect the upper body joints in 3D using an off-the-shelf head mounted display (HMD) to improve human and virtual content interactions. Our method takes advantage of the multiple wide field of view cameras on the HMD to estimate an accurate 3D position of the user body joints. The neural network architecture explicitly uses the projective geometry of each cameras to estimate 3D features that can be used to regress the joint position and other tasks such as body segmentation. Our experiments demonstrate that using weak sources of supervision enhance the accuracy of the tracker while allowing to gather data that does not contain ground truth 3D joint position. Finally, we propose a method to reason about spatially-varying light conditions from a single RGB image. Estimating only global lighting does not provide accurate illumination when light sources are near the subject and when objects in the scene occlude the light sources, a common scenario in indoor scenes. Our method takes an RGB image and 2D image coordinate as input to estimate a spherical harmonic representation of light at that point in the scene. We show that the predictions are consistent with 3D light sources and occlusion. The method is also a real-time solution for the full render pipeline by using a lightweight architecture and spherical harmonics. Each of these objectives is supported by extensive experiments and result analyzes and hopefully help closing the gap to better AR experiences.