Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une thèse CIFRE avec le laboratoire IRCOM-SIC à Poitiers et l'entreprise GABILLY située à Limoges. Cette société fabrique des chaussures orthopédiques grâce aux mesures sur le pied effectuées manuellement par un podo-orthésiste. La précision est de +/- 4 mm. Cette société souhaite développer un système de métrologie du pied pour obtenir une précision de 1 mm. Les informations fournies par un tel système doivent aussi donner des indications de pression du pied. Ce système dépend des contraintes imposées par la prise de mesure sur le patient, par la difficulté de numériser et modéliser l'objet entier, par le choix du système d'acquisition et de la modélisation. Le système à développer doit être le plus simple possible, entièrement automatique, le moins cher possible et doit être géré par un ordinateur PC standard. Il doit permettre d'extraire à partir du pied humain un nuage de points. Le projet a été envisagé sous un axe vision à l'aide de caméras couleur. Une technique d'étalonnage particulière avec une simple mire plane a été mise en place pour faciliter la prise en main du système. La détection de la mire est effectuée par la transformée de Hough. Le système d'acquisition en trois dimensions pour le pied humain est un système de vision passive. Les méthodes mises en oeuvre doivent permettre de traiter n'importe quel type de pied donc de peau, quelque soit la couleur, la forme ou la texture. Dans un premier temps, une étude sur la peau humaine a permis de choisir un espace de représentation de la couleur et une couleur particulière pour le fond du système. Les images du pied sont segmentées par une méthode spécifique afin d'éliminer tous les pixels n'appartenant pas au pied. La segmentation est effectuée dans l'espace Teinte-Luminance-Saturation et par une opération de dilatation géodésique. Les points de pression sont obtenus par un traitement spécifique de l'histogramme de l'image de la Teinte segmentée. Ensuite, plu-sieurs méthodes de reconstruction 3D ont été mises en place pour extraire un nuage de points 3D appartenant à la surface du pied. La première méthode est une technique de reconstruction par projection et la deuxième est basée sur la stéréovision dont la mise en correspondance des points est faite par corrélation. La modélisation ou reconstruction de surface du nuage de points obtenu n'est pas le premier objectif mais elle permet de valider les méthodes d'extraction de nuages de points, plusieurs méthodes de reconstruction de surfaces ont été expérimentées sur des nuages de points organisés et non organisés. Finalement, deux systèmes d'acquisition ont été développés : 2D et 3D. Le système 2D est inclus dans le système 3D et il permet la fabrication des semelles orthopédiques qui représentent cinquante des cas rencontrés. Les informations extraites sont les contours de la plante du pied, la métrologie et les points de pression. Les fichiers de nuage de points obtenus sont directement exploitables par les logiciels de conception assistée par ordinateur.

L’objectif de ce travail est d’obtenir un modèle 3D d’un objet à partir d’une série d’images prisesavec un Microscope Electronique à Balayage (MEB). Pour cela, nous utilisons la technique dereconstruction 3D qui est une application bien connue du domaine de vision par ordinateur.Cependant, en raison des spécificités de la formation d’images dans le MEB et dans la microscopieen général, les techniques existantes ne peuvent pas être appliquées aux images MEB. Lesprincipales raisons à cela sont la projection parallèle et les problèmes d’étalonnage de MEB entant que caméra. Ainsi, dans ce travail, nous avons développé un nouvel algorithme permettant deréaliser une reconstruction 3D dans le MEB tout en prenant en compte ces difficultés. De plus,comme la reconstruction est obtenue par auto-étalonnage de la caméra, l’utilisation des mires n’estplus requise. La sortie finale des techniques présentées est un nuage de points dense, pouvant donccontenir des millions de points, correspondant à la surface de l’objet. / The goal of this work is to obtain a 3D model of an object from its multiple views acquired withScanning Electron Microscope (SEM). For this, the technique of 3D reconstruction is used which isa well known application of computer vision. However, due to the specificities of image formation inSEM, and in microscale in general, the existing techniques are not applicable to the SEM images. Themain reasons for that are the parallel projection and the problems of SEM calibration as a camera.As a result, in this work we developed a new algorithm allowing to achieve 3D reconstruction in SEMwhile taking into account these issues. Moreover, as the reconstruction is obtained through cameraautocalibration, there is no need in calibration object. The final output of the presented techniques isa dense point cloud corresponding to the surface of the object that may contain millions of points.