Cette thèse est consacrée à la détection des contours à partir d'images acquises par des caméras couleur mono-capteur. Dans ces dispositifs, le capteur est recouvert d'une mosaïque de filtres chromatiques (Color Filter Array, ou CFA) et forme une image (dite <<brute>> ou CFA) qui ne comporte qu'une seule composante couleur par pixel. Une procédure de dématriçage est classiquement appliquée à cette image pour estimer les deux composantes couleur manquantes en chaque pixel et obtenir une image couleur. Cependant, les artéfacts générés par le dématriçage peuvent altérer les performances des méthodes d'analyse bas-niveau des images. Ceci nous amène à éviter le dématriçage pour la détection des contours. Dans une approche de type gradient, nous proposons d'estimer les dérivées partielles soit en calculant les dérivées partielles dans les trois plans couleur (approche vectorielle), soit en estimant une luminance adaptée à la détection des contours (approche scalaire). L'état de l'art met en évidence que l'exploitation directe de l'image brute a été peu abordée et que les approches développées dans cette thèse sont originales. Pour l'approche vectorielle, nous proposons une adaptation de l'implantation récursive du filtre de Deriche au treillis du CFA. Pour l'approche luminance, nous utilisons un filtre optimal qui lisse et dérive conjointement les données brutes. Nous évaluons les performances des méthodes développées sur une base d'images synthétiques dont la vérité terrain est connue. Nous montrons ainsi que la détection des contours à partir des données brutes peut être satisfaisante tout en étant peu coûteuse en temps de calcul. / This thesis is devoted to edge detection from the raw image acquired by single-sensor cameras. Such cameras are fitted with Bayer Color Filter Array (CFA, generally Bayer one) and deliver raw CFA image, in which each pixel is characterized by only one out of the three colour components (red, green, or blue). A demosaicing procedure is necessary to estimate the other two missing colour components at each pixel, so as to obtain a colour image. This however produces artefacts that may affect the performance of low-level processing tasks applied to such estimated images. We propose to avoid demosaicing to compute partial derivatives for edge detection. Simple differentiation kernels, Deriche filters or shifted Deriche filters can be used either in a vector or a scalar approache. The vector approach computes partial derivatives for the three channels and the scalar approach first estimates a luminance image, then computes derivatives. The partial CFA derivatives are then used to compute Di Zenzo gradient for edge detection. We assess the performance of our methods on a large dataset of synthetic images with available edge ground truth. We show that CFA-based approaches may provide as accurate edge detection results as colour vector-based ones at much reduced computation cost.

La thématique de ces travaux de thèse est la recherche d'images par le contenu et plus précisément<br />l'apport des méthodes bas niveau.<br />Après avoir discuté des différentes approches existantes, nous rappelons le fossé sémantique<br />entre les attentes de l'utilisateur et ce que proposent réellement les systèmes de recherche. La<br />plupart de ceux-ci reposent sur une étape préalable de segmentation dont la validité et la robustesse<br />se doivent d'être étudiées. Nous proposons alors un protocole d'évaluation objective et un<br />exemple concret de mise en oeuvre. L'originalité consiste à ne pas comparer une segmentation à<br />une référence théorique mais à juger objectivement sa stabilité.<br />La troisième partie de ce document introduit trois contributions ponctuelles susceptibles<br />d'améliorer la chaîne de recherche. Dans un premier temps, un détecteur de flou permet d'extraire<br />une méta-information portée par l'image, les zones nettes a priori de focalisation. Ensuite<br />nous exposons un descripteur basé sur l'extraction de régions émergentes sur le seul critère couleur.<br />Cette extraction, conjuguée avec des distances adaptées, peut permettre par exemple un<br />pré-filtrage couleur en amont de la phase de recherche de similarité proprement dite. Finalement,<br />nous introduisons brièvement une algèbre d'histogrammes pour exploiter au mieux l'information<br />contenue dans ce type de descripteurs, via un langage de requêtes spécifique.