Dans le contexte d'un intérêt grandissant pour les systèmes stéréoscopiques, mais sans méthodes reproductible pour estimer leur qualité, notre travail propose une contribution à la meilleure compréhension des mécanismes de perception et de jugement humains relatifs au concept multi-dimensionnel de qualité d'image stéréoscopique. Dans cette optique, notre démarche s'est basée sur un certain nombre d'outils : nous avons proposé un cadre adapté afin de structurer le processus d'analyse de la qualité des images stéréoscopiques, nous avons implémenté dans notre laboratoire un système expérimental afin de conduire plusieurs tests, nous avons crée trois bases de données d'images stéréoscopiques contenant des configurations précises et enfin nous avons conduit plusieurs expériences basées sur ces collections d'images. La grande quantité d'information obtenue par l'intermédiaire de ces expérimentations a été utilisée afin de construire un premier modèle mathématique permettant d'expliquer la perception globale de la qualité de la stéréoscopie en fonction des paramètres physiques des images étudiée. / In a context of ever-growing interest in stereoscopic systems, but where no standardized algorithmic methods of stereoscopic quality assessment exist, our work stands as a step forward in the understanding of the human perception and judgment mechanisms related to the multidimensional concept of stereoscopic image quality. We used a series of tools in order to perform in-depth investigations in this direction: we proposed an adapted framework to structure the process of stereoscopic quality assessment, we implemented a stereoscopic system in our laboratory for performing various tests, we created three stereoscopic datasets with precise structures, and we performed several experimental studies using these datasets. The numerous experimental data obtained were used in order to propose a first mathematical framework for explaining the overall percept of stereoscopic quality in function of the physical parameters of the stereoscopic images under study.

Aquesta tesi proposa una estructura de dades per emmagatzemar imatges tridimensionals. L'estructura da dades té forma d'arbre i codifica les components connexes dels conjunts de nivell de la imatge. Aquesta estructura és la eina bàsica per moltes aplicacions proposades: operadors morfològics tridimensionals, visualització d'imatges mèdiques, anàlisi d'histogrames de color, seguiment d'objectes en vídeo i detecció de vores. Motivada pel problema de la completació de vores, la tesi conté un estudi de com l'eliminació de soroll mitjançant variació total anisòtropa es pot fer servir per calcular conjunts de Cheeger en mètriques anisòtropes. Aquests conjunts de Cheeger anisòtrops es poden utilitzar per trobar òptims globals d'alguns funcionals per completar vores. També estan relacionats amb certs invariants afins que s'utilitzen en reconeixement d'objectes, i en la tesi s'explicita aquesta relació. / This thesis proposes a tree data structure to encode the connected components of level sets of 3D images. This data structure is applied as a main tool in several proposed applications: 3D morphological operators, medical image visualization, analysis of color histograms, object tracking in videos and edge detection. Motivated by the problem of edge linking, the thesis contains also an study of anisotropic total variation denoising as a tool for computing anisotropic Cheeger sets. These anisotropic Cheeger sets can be used to find global optima of a class of edge linking functionals. They are also related to some affine invariant descriptors which are used in object recognition, and this relationship is laid out explicitly.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à un récent algorithme de segmentation d’images basé sur un processus de régularisation de graphes. L’objectif d’un tel algorithme est de calculer une fonction indicatrice de la segmentation qui satisfait un critère de régularité ainsi qu’un critère d’attache aux données. La particularité de cette approche est de représenter les images à l’aide de graphes de similarité. Ceux-ci permettent d’établir des relations entre des pixels non-adjacents, et ainsi de procéder à un traitement non-local des images. Afin d’en améliorer la précision, nous combinons cet algorithme à une seconde approche non-locale : des caractéristiques de textures. Un nouveau terme d’attache aux données est dans un premier temps développé. Inspiré des travaux de Chan et Vese, celui-ci permet d’évaluer l’homogénéité d’un ensemble de caractéristiques de textures. Dans un second temps, nous déléguons le calcul de l’attache aux données à un classificateur supervisé. Entrainé à reconnaitre certaines classes de textures, ce classificateur permet d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes, et ainsi de fournir une modélisation plus aboutie du problème. Cette seconde approche permet par ailleurs une segmentation multiclasse. Ces deux méthodes ont été appliquées à la segmentation d’images texturées 2D et 3D. / In this thesis, we improve a recent image segmentation algorithm based on a graph regularization process. The goal of this method is to compute an indicator function that satisfies a regularity and a fidelity criteria. Its particularity is to represent images with similarity graphs. This data structure allows relations to be established between similar pixels, leading to non-local processing of the data. In order to improve this approach, combine it with another non-local one: the texture features. Two solutions are developped, both based on Haralick features. In the first one, we propose a new fidelity term which is based on the work of Chan and Vese and is able to evaluate the homogeneity of texture features. In the second method, we propose to replace the fidelity criteria by the output of a supervised classifier. Trained to recognize several textures, the classifier is able to produce a better modelization of the problem by identifying the most relevant texture features. This method is also extended to multiclass segmentation problems. Both are applied to 2D and 3D textured images.

L’objectif général de la thèse est de contribuer à l’amélioration de nos connaissances sur les métamorphoses de la neige sèche et sur sa description physique, à l’échelle microscopique (grains de glace et pores) et macroscopique (couche de neige). Dans un premier temps,la méthode d’homogénéisation basée sur les développements asymptotiques à échelles multiples est appliquée à la physique des métamorphoses de la neige sèche. On présente ainsi les descriptions macroscopiques équivalentes du transport de vapeur et de chaleur dérivées à partir de la description de la physique à micro-échelle. On considère à l’échelle des grains la diffusion, la conduction, et la convection forcée, couplées aux changements de phase (sublimation et déposition). Dans un second temps, les propriétés effectives de transport impliquées dans les descriptions macroscopiques (conductivité thermique effective, coefficient effectif de diffusion de vapeur et perméabilité intrinsèque) sont estimées à l’aide d’images 3D de neige couvrant toute la gamme de masse volumique et de types de neige. Enfin, on s’intéresse au suivi temporel des métamorphoses. Les liens entre la microstructure et les propriétés effectives d’une couche de neige sont mis en évidence au cours d’une métamorphose de gradient de température en utilisant des images 3D.On présente ensuite une cellule cryogénique que nous avons mise au point pour le suivi grains à grains par tomographie des évolutions d’un échantillon de neige au cours des métamorphoses, et qui s’utilise à température ambiante. / The main objective of the thesis is to improve our knowledge about dry snow metamorphismand its physical description, at the microscopic (ice grains and pores) andmacroscopic (snow layer) scales. First, the homogenization method of multiple scaleexpansions is applied for the first time to the physics involved in dry snow metamorphism.This way, we present the equivalent macroscopic descriptions of heat and vaportransfers derived from the physical description at micro-scale. We consider at the grainscale diffusion, conduction, and forced convection, coupled to phase changes (sublimationand deposition). Second, the effective properties of transport arising in the macroscopicdescriptions (effective thermal conductivity, effective coefficient of vapor diffusion, andintrinsic permeability) are estimated from 3D images of snow spanning the whole range ofdensity and snow types. Finally, the monitoring of metamorphism with time is considered.The relationship between the microstructure and the effective properties of a snow layerare investigated during temperature gradient metamorphism using 3D images. We presentthen a new cryogenic cell that we developed to monitor the grain to grain evolution of asnow sample by time-lapse tomography during the metamorphism, and which operates atroom temperature.