Les transmissions numériques par satellite sont largement utilisées dans plusieurs domaines allant des applications commerciales en orbites terrestres aux missions d'exploration scientifiques en espace lointain (Deep Space). Ces systèmes de transmission fonctionnent sur des très grandes distances et ils disposent des ressources énergétiques très limitées. Cela se traduit par un très faible rapport signal à bruit au niveau de la station de réception terrestre. Une possibilité d'établir une liaison fiable dans ces conditions très défavorables, réside dans l'utilisation de codes correcteurs d'erreurs puissants tels que les Turbo codes et le LDPC. Cependant, les gains de codage sont conditionnés par le bon fonctionnement des étages de la démodulation cohérente en amont, notamment l'étage de synchronisation. L'opération de synchronisation consiste à estimer et compenser le décalage en phase et en fréquence entre le signal reçu et l'oscillateur local du récepteur. Ces décalages sont généralement provoqués par des imperfections matérielles et le phénomène d'effet Doppler. A très faible rapport signal à bruit, les systèmes de synchronisation actuels se trouvent limités et incapables d'assurer les performances requises. Notre objectif est de fiabiliser l'étage de synchronisation du récepteur dans des conditions très difficiles de faible rapport signal sur bruit, d'effet Doppler conséquent avec prise en compte d'un phénomène d'accélération (Doppler rate) et d'une transmission sans pilote. Cette thèse CIFRE traite du problème de la synchronisation porteuse pour la voie descendante d'une transmission Deep Space. Après la réalisation d'une étude de l'état de l'art des techniques de synchronisation, nous avons retenu les boucles à verrouillage de phase (PLL: Phase Locked Loop). Dans un contexte industriel, les PLL offrent le meilleur compromis entre complexité d'implémentation et performances. Plusieurs détecteurs de phase basés le critère du maximum de vraisemblance ont été considérés et modélisés par leurs courbes caractéristiques. En se basant sur les modèles équivalents, nous avons développé une nouvelle étude de la phase d'acquisition non-linéaire d'une PLL du deuxième ordre avec un détecteur de phase semi-sinusoïdal. La deuxième partie de la thèse a été consacrée à l'étude des techniques de combinaison d'antennes. Ces méthodes visent à exploiter la diversité spatiale et améliorer le bilan de liaison de la chaîne de transmission tout en offrant une flexibilité de conception ainsi qu'une réduction considérable du coût d'installation. A l'issue de cette partie, nous avons proposé un nouveau schéma de combinaison d'antenne qui améliore le seuil de fonctionnement des systèmes existants. / In deep space communication systems, the long distance between the spacecraft and the ground station along with the limited capacity of the on-board power generator result a very low signal to noise ratio (SNR). However, such transmission still possible by using near Shannon limit error correction codes (Turbo code and LDPC code). Nevertheless, to take advantage of this coding gain, the coherent demodulation is mandatory, and the carrier phase synchronization must be reliable at more restrictive SNR. At very low SNR, current synchronization systems are limited and unable to provide the required performances. Our goal is to improve the reliability of the receiver synchronization stage under very difficult conditions of a very low SNR, a variable Doppler effect (Doppler rate) and a blind transmission. This thesis deals with the problem of carrier phase synchronization for the downlink of a Deep Space transmission. After the study of the existing solutions, we selected the phase locked loop (Phase Locked Loop: PLL). In an industrial context, PLL offers the best trade-off between complexity and performance. Several phase detectors based on the maximum likelihood criterion were considered and characterized by their S-curves. Based on the equivalent models, we have developed a new study of the non-linear acquisition phase of a second-order PLL with a semi-sinusoidal phase error detector. The second part of the thesis was dedicated to the antennas combining techniques. These methods aim to improve the link budget of the transmission and offer more flexibility. At the end of this part, we proposed a new antennas combining scheme that improves the operating threshold of existing systems.

La séparation aveugle de sources aveugle (BSS) est une technique d’estimation des différents signaux observés au travers de leurs mélanges à l’aide de plusieurs capteurs, lorsque le mélange et les signaux sont inconnus. Bien qu’il ait été démontré mathématiquement que pour des mélanges linéaires, sous des conditions faibles, des sources mutuellement indépendantes peuvent être estimées, il n’existe dans de résultats théoriques généraux dans le cas de mélanges non-linéaires. La littérature sur ce sujet est limitée à des résultats concernant des mélanges non linéaires spécifiques.Dans la présente étude, le problème est abordé en utilisant une nouvelle approche utilisant l’information temporelle des signaux. L’idée originale conduisant à ce résultat, est d’étudier le problème de mélanges linéaires, mais variant dans le temps, déduit du problème non linéaire initial par dérivation. Il est démontré que les contre-exemples déjà présentés, démontrant l’inefficacité de l’analyse par composants indépendants (ACI) pour les mélanges non-linéaires, perdent leur validité, considérant l’indépendance au sens des processus stochastiques, au lieu de l’indépendance au sens des variables aléatoires. Sur la base de cette approche, de bons résultats théoriques et des développements algorithmiques sont fournis. Bien que ces réalisations ne soient pas considérées comme une preuve mathématique de la séparabilité des mélanges non-linéaires, il est démontré que, compte tenu de quelques hypothèses satisfaites dans la plupart des applications pratiques, elles sont séparables.De plus, les BSS non-linéaires pour deux ensembles utiles de signaux sources sont également traités, lorsque les sources sont (1) spatialement parcimonieuses, ou (2) des processus Gaussiens. Des méthodes BSS particulières sont proposées pour ces deux cas, dont chacun a été largement étudié dans la littérature qui correspond à des propriétés réalistes pour de nombreuses applications pratiques.Dans le cas de processus Gaussiens, il est démontré que toutes les applications non-linéaires ne peuvent pas préserver la gaussianité de l’entrée, cependant, si on restreint l’étude aux fonctions polynomiales, la seule fonction préservant le caractère gaussiens des processus (signaux) est la fonction linéaire. Cette idée est utilisée pour proposer un algorithme de linéarisation qui, en cascade par une méthode BSS linéaire classique, sépare les mélanges polynomiaux de processus Gaussiens.En ce qui concerne les sources parcimonieuses, on montre qu’elles constituent des variétés distinctes dans l’espaces des observations et peuvent être séparées une fois que les variétés sont apprises. À cette fin, plusieurs problèmes d’apprentissage multiple ont été généralement étudiés, dont les résultats ne se limitent pas au cadre proposé du SRS et peuvent être utilisés dans d’autres domaines nécessitant un problème similaire. / Blind Source Separation (BSS) is a technique for estimating individual source components from their mixtures at multiple sensors, where the mixing model is unknown. Although it has been mathematically shown that for linear mixtures, under mild conditions, mutually independent sources can be reconstructed up to accepted ambiguities, there is not such theoretical basis for general nonlinear models. This is why there are relatively few results in the literature in this regard in the recent decades, which are focused on specific structured nonlinearities.In the present study, the problem is tackled using a novel approach utilizing temporal information of the signals. The original idea followed in this purpose is to study a linear time-varying source separation problem deduced from the initial nonlinear problem by derivations. It is shown that already-proposed counter-examples showing inefficiency of Independent Component Analysis (ICA) for nonlinear mixtures, loose their validity, considering independence in the sense of stochastic processes instead of simple random variables. Based on this approach, both nice theoretical results and algorithmic developments are provided. Even though these achievements are not claimed to be a mathematical proof for the separability of nonlinear mixtures, it is shown that given a few assumptions, which are satisfied in most practical applications, they are separable.Moreover, nonlinear BSS for two useful sets of source signals is also addressed: (1) spatially sparse sources and (2) Gaussian processes. Distinct BSS methods are proposed for these two cases, each of which has been widely studied in the literature and has been shown to be quite beneficial in modeling many practical applications.Concerning Gaussian processes, it is demonstrated that not all nonlinear mappings can preserve Gaussianity of the input. For example being restricted to polynomial functions, the only Gaussianity-preserving function is linear. This idea is utilized for proposing a linearizing algorithm which, cascaded by a conventional linear BSS method, separates polynomial mixturesof Gaussian processes.Concerning spatially sparse sources, it is shown that spatially sparsesources make manifolds in the observations space, and can be separated once the manifolds are clustered and learned. For this purpose, multiple manifold learning problem has been generally studied, whose results are not limited to the proposed BSS framework and can be employed in other topics requiring a similar issue.

Acquises dans plusieurs centaines de bandes spectrales contiguës, les images hyperspectrales permettent d'analyser finement la composition d'une scène observée. En raison de la résolution spatiale limitée des capteurs utilisés, le spectre d'un pixel d'une image hyperspectrale résulte de la composition de plusieurs signatures associées à des matériaux distincts. À ce titre, le démélange d'images hyperspectrales vise à estimer les signatures des différents matériaux observés ainsi que leur proportion dans chacun des pixels de l'image. Pour cette analyse, il est d'usage de considérer qu'une signature spectrale unique permet de décrire un matériau donné, ce qui est généralement intrinsèque au modèle de mélange choisi. Toutefois, la signature d'un matériau présente en pratique une variabilité spectrale qui peut être significative d'une image à une autre, voire au sein d'une même image. De nombreux paramètres peuvent en être cause, tels que les conditions d'acquisitions (e.g., conditions d'illumination locales), la déclivité de la scène observée ou des interactions complexes entre la lumière incidente et les éléments observés. À défaut d'être prises en compte, ces sources de variabilité perturbent fortement les signatures extraites, tant en termes d'amplitude que de forme. De ce fait, des erreurs d'estimation peuvent apparaître, qui sont d'autant plus importantes dans le cas de procédures de démélange non-supervisées. Le but de cette thèse consiste ainsi à proposer de nouvelles méthodes de démélange pour prendre en compte efficacement ce phénomène. Nous introduisons dans un premier temps un modèle de démélange original visant à prendre explicitement en compte la variabilité spatiale des spectres purs. Les paramètres de ce modèle sont estimés à l'aide d'un algorithme d'optimisation sous contraintes. Toutefois, ce modèle s'avère sensible à la présence de variations spectrales abruptes, telles que causées par la présence de données aberrantes ou l'apparition d'un nouveau matériau lors de l'analyse d'images hyperspectrales multi-temporelles. Pour pallier ce problème, nous introduisons une procédure de démélange robuste adaptée à l'analyse d'images multi-temporelles de taille modérée. Compte tenu de la dimension importante des données étudiées, notamment dans le cas d'images multi-temporelles, nous avons par ailleurs étudié une stratégie d'estimation en ligne des différents paramètres du modèle de mélange proposé. Enfin, ce travail se conclut par l'étude d'une procédure d'estimation distribuée asynchrone, adaptée au démélange d'un grand nombre d'images hyperspectrales acquises sur une même scène à différents instants. / Acquired in hundreds of contiguous spectral bands, hyperspectral (HS) images have received an increasing interest due to the significant spectral information they convey about the materials present in a given scene. However, the limited spatial resolution of hyperspectral sensors implies that the observations are mixtures of multiple signatures corresponding to distinct materials. Hyperspectral unmixing is aimed at identifying the reference spectral signatures composing the data -- referred to as endmembers -- and their relative proportion in each pixel according to a predefined mixture model. In this context, a given material is commonly assumed to be represented by a single spectral signature. This assumption shows a first limitation, since endmembers may vary locally within a single image, or from an image to another due to varying acquisition conditions, such as declivity and possibly complex interactions between the incident light and the observed materials. Unless properly accounted for, spectral variability can have a significant impact on the shape and the amplitude of the acquired signatures, thus inducing possibly significant estimation errors during the unmixing process. A second limitation results from the significant size of HS data, which may preclude the use of batch estimation procedures commonly used in the literature, i.e., techniques exploiting all the available data at once. Such computational considerations notably become prominent to characterize endmember variability in multi-temporal HS (MTHS) images, i.e., sequences of HS images acquired over the same area at different time instants. The main objective of this thesis consists in introducing new models and unmixing procedures to account for spatial and temporal endmember variability. Endmember variability is addressed by considering an explicit variability model reminiscent of the total least squares problem, and later extended to account for time-varying signatures. The variability is first estimated using an unsupervised deterministic optimization procedure based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Given the sensitivity of this approach to abrupt spectral variations, a robust model formulated within a Bayesian framework is introduced. This formulation enables smooth spectral variations to be described in terms of spectral variability, and abrupt changes in terms of outliers. Finally, the computational restrictions induced by the size of the data is tackled by an online estimation algorithm. This work further investigates an asynchronous distributed estimation procedure to estimate the parameters of the proposed models.

L’apprentissage statistique cherche à modéliser un lien fonctionnel entre deux variables X et Y à partir d’un échantillon aléatoire de réalisations de (X,Y ). Lorsque la variable Y prend un nombre binaire de valeurs, l’apprentissage s’appelle la classification (ou discrimination en français) et apprendre le lien fonctionnel s’apparente à apprendre la frontière d’une variété dans l’espace de la variable X. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le contexte de l’apprentissage actif, i.e. nous supposons que l’échantillon d’apprentissage n’est plus aléatoire et que nous pouvons, par l’intermédiaire d’un oracle, générer les points sur lesquels l’apprentissage de la variété va s’effectuer. Dans le cas où la variable Y est continue (régression), des travaux précédents montrent que le critère de la faible discrépance pour générer les premiers points d’apprentissage est adéquat. Nous montrons, de manière surprenante, que ces résultats ne peuvent pas être transférés à la classification. Dans ce manuscrit, nous proposons alors le critère de la dispersion pour la classification. Ce critère étant difficile à mettre en pratique, nous proposons un nouvel algorithme pour générer un plan d’expérience à faible dispersion dans le carré unité. Après une première approximation de la variété, des approximations successives peuvent être réalisées afin d’affiner la connaissance de celle-ci. Deux méthodes d’échantillonnage sont alors envisageables : le « selective sampling » qui choisit les points à présenter à un oracle parmi un ensemble fini de candidats et l’« adaptative sampling » qui permet de choisir n’importe quels points de l’espace de la variable X. Le deuxième échantillonnage peut être vu comme un passage à la limite du premier. Néanmoins, en pratique, il n’est pas raisonnable d’utiliser cette méthode. Nous proposons alors un nouvel algorithme basé sur le critère de dispersion, menant de front exploitation et exploration, pour approximer une variété. / Statistical learning aims to modelize a functional link between two variables X and Y thanks to a random sample of realizations of the couple (X,Y ). When the variable Y takes a binary number of values, learning is named classification and learn the functional link is equivalent to learn the boundary of a manifold in the feature space of the variable X. In this PhD thesis, we are placed in the context of active learning, i.e. we suppose that learning sample is not random and that we can, thanks to an oracle, generate points for learning the manifold. In the case where the variable Y is continue (regression), previous works show that criterion of low discrepacy to generate learning points is adequat. We show that, surprisingly, this result cannot be transfered to classification talks. In this PhD thesis, we propose the criterion of dispersion for classification problems. This criterion being difficult to realize, we propose a new algorithm to generate low dispersion samples in the unit cube. After a first approximation of the manifold, successive approximations can be realized in order to refine its knowledge. Two methods of sampling are possible : the « selective sampling » which selects points to present to the oracle in a finite set of candidate points, and the « adaptative sampling » which allows to select any point in the feature space of the variable X. The second sampling can be viewed as the infinite limit of the first. Nevertheless, in practice, it is not reasonable to use this method. Then, we propose a new algorithm, based on dispersion criterion, leading both exploration and exploitation to approximate a manifold.

Cette thèse traite du problème de séparation aveugle de sources non-négatives (c'est à dire des grandeurs positives ou nulles). La situation de séparation de mélanges linéaires instantanés de sources non-négatives se rencontre dans de nombreux problèmes de traitement de signal et d'images, comme la décomposition de signaux mesurés par un spectromètre (spectres de masse, spectres Raman, spectres infrarouges), la décomposition d'images (médicales, multi-spectrale ou hyperspectrales) ou encore l'estimation de l'activité d'un radionucléide. Dans ces problèmes, les grandeurs sont intrinsèquement non-négatives et cette propriété doit être préservée lors de leur estimation, car c'est elle qui donne un sens physique aux composantes estimées. La plupart des méthodes existantes de séparation de sources non-négatives requièrent de ``fortes" hypothèses sur les sources (comme l'indépendance mutuelle, la dominance locale ou encore l'additivité totale des sources), qui ne sont pas toujours vérifiées en pratique. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle méthode de séparation de sources non-négatives fondée sur la répartition géométrique du nuage des observations. Les coefficients de mélange et les sources sont estimées en cherchant le cône simplicial d'ouverture minimale contenant le nuage des observations. Cette méthode ne nécessite pas l'indépendance mutuelle des sources, ni même leur décorrélation; elle ne requiert pas non plus la dominance locale des sources, ni leur additivité totale. Une seule condition est nécessaire et suffisante: l'orthant positif doit être l'unique cône simplicial d'ouverture minimale contenant le nuage de points des signaux sources. L'algorithme proposé est évalué avec succès dans deux situations de séparation de sources non-négatives de nature très différentes. Dans la première situation, nous effectuons la séparation de spectres de masse mesurés à la sortie d'un chromatographe liquide haute précision, afin d'identifier et quantifier les différents métabolites (petites molécules) présents dans l'urine d'un rat traité au phénobarbital. Dans la deuxième situation, nous estimons les différents compartiments pharmacocinétiques du radio-traceur FluoroDeoxyGlucose marqué au fluor 18 ([18F]-FDG) dans le cerveau d'un patient humain, à partir d'une série d'images 3D TEP de cet organe. Parmi ces pharmacocinétiques, la fonction d'entrée artérielle présente un grand intérêt pour l'évaluation de l'efficacité d'un traitement anti-cancéreux en oncologie. / This thesis addresses the problem of non-negative blind source separation (i.e. positive or zero quantities). The situation of linear instantaneous mixtures of non-negative sources occurs in many problems of signal and image processing, such as decompositions of signals measured by a spectrometer (mass spectra, Raman spectra, infrared spectra), decomposition of images (medical, multi-spectral and hyperspectral) or estimating of the activity of a radionuclide. In these problems, the sources are inherently non-negative and this property should be preserved during their estimation, in order to get physical meaning components. Most of existing non-negative blind source separation methods require ``strong" assumptions on sources (such as mutual independence, local dominance or total additivity), which are not always satisfied in practice. In this work, we propose a new geometrical method for separating non-negative sources. The mixing matrix and the sources are estimated by finding the minimum aperture simplicial cone containing the scatter plot of mixed data. The proposed method does not require the mutual independence of the sources, neither their decorrelation, nor their local dominance, or their total additivity. One condition is necessary and sufficient: the positive orthant must be the unique minimum aperture simplicial cone cone containing the scatter plot of the sources. The proposed algorithm is successfully evaluated in two different problems of non-negative sources separation. In the first situation, we perform the separation of mass spectra measured at the output of a liquid chromatograph to identify and quantify the different metabolites (small molecules) present in the urine of rats treated with phenobarbital . In the second situation, we estimate the different pharmacokinetics compartments of the radiotracer [18F]-FDG in human brain, from a set of 3D PET images of this organ, without blood sampling. Among these pharmacokinetics, arterial input function is of great interest to evaluate the effectiveness of anti-cancer treatment in oncology.

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Le problème de la restauration est rencontré dans domaines très variés notamment en traitement de signal et de l'image. Il correspond à la récupération des données originales à partir de données observées. Dans le cas de données multidimensionnelles, la résolution de ce problème peut se faire par différentes approches selon la nature des données, l'opérateur de transformation et la présence ou non de bruit. Dans ce travail, nous avons traité ce problème, d'une part, dans le cas des données discrètes en présence de bruit. Dans ce cas, le problème de restauration est analogue à celui de la segmentation. Nous avons alors exploité les modélisations dites chaînes de Markov couples et triplets qui généralisent les chaînes de Markov cachées. L'intérêt de ces modèles réside en la possibilité de généraliser la méthode de calcul de la probabilité à posteriori, ce qui permet une segmentation bayésienne. Nous avons considéré ces méthodes pour des observations bi-dimensionnelles et nous avons appliqué les algorithmes pour une séparation sur des documents issus de manuscrits scannés dans lesquels les textes des deux faces d'une feuille se mélangeaient. D'autre part, nous avons attaqué le problème de la restauration dans un contexte de séparation aveugle de sources. Une méthode classique en séparation aveugle de sources, connue sous l'appellation "Analyse en Composantes Indépendantes" (ACI), nécessite l'hypothèse d'indépendance statistique des sources. Dans des situations réelles, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. Par conséquent, nous avons étudié une extension du modèle ACI dans le cas où les sources peuvent être statistiquement dépendantes. Pour ce faire, nous avons introduit un processus latent qui gouverne la dépendance et/ou l'indépendance des sources. Le modèle que nous proposons combine un modèle de mélange linéaire instantané tel que celui donné par ACI et un modèle probabiliste sur les sources avec variables cachées. Dans ce cadre, nous montrons comment la technique d'Estimation Conditionnelle Itérative permet d'affaiblir l'hypothèse usuelle d'indépendance en une hypothèse d'indépendance conditionnelle / The restoration problem is usually encountered in various domains and in particular in signal and image processing. It consists in retrieving original data from a set of observed ones. For multidimensional data, the problem can be solved using different approaches depending on the data structure, the transformation system and the noise. In this work, we have first tackled the problem in the case of discrete data and noisy model. In this context, the problem is similar to a segmentation problem. We have exploited Pairwise and Triplet Markov chain models, which generalize Hidden Markov chain models. The interest of these models consist in the possibility to generalize the computation procedure of the posterior probability, allowing one to perform bayesian segmentation. We have considered these methods for two-dimensional signals and we have applied the algorithms to retrieve of old hand-written document which have been scanned and are subject to show through effect. In the second part of this work, we have considered the restoration problem as a blind source separation problem. The well-known "Independent Component Analysis" (ICA) method requires the assumption that the sources be statistically independent. In practice, this condition is not always verified. Consequently, we have studied an extension of the ICA model in the case where the sources are not necessarily independent. We have introduced a latent process which controls the dependence and/or independence of the sources. The model that we propose combines a linear instantaneous mixing model similar to the one of ICA model and a probabilistic model on the sources with hidden variables. In this context, we show how the usual independence assumption can be weakened using the technique of Iterative Conditional Estimation to a conditional independence assumption

Au cours de la dernière décennie, l’étude mathématique et statistique des représentations parcimonieuses de signaux et de leurs applications en traitement du signal audio, en traitement d’image, en vidéo et en séparation de sources a connu une activité intensive. Cependant, l'exploitation de la parcimonie dans des contextes de traitement multidimensionnel comme les communications numériques reste largement ouverte. Au même temps, les méthodes aveugles semblent être la réponse à énormément de problèmes rencontrés récemment par la communauté du traitement du signal et des communications numériques tels que l'efficacité spectrale. Aussi, dans un contexte de mobilité et de non-stationnarité, il est important de pouvoir mettre en oeuvre des solutions de traitement adaptatives de faible complexité algorithmique en vue d'assurer une consommation réduite des appareils. L'objectif de cette thèse est d'aborder ces challenges de traitement multidimensionnel en proposant des solutions aveugles de faible coût de calcul en utilisant l'à priori de parcimonie. Notre travail s'articule autour de trois axes principaux : la poursuite de sous-espace principal parcimonieux, la séparation adaptative aveugle de sources parcimonieuses et l'identification aveugle des systèmes parcimonieux. Dans chaque problème, nous avons proposé de nouvelles solutions adaptatives en intégrant l'information de parcimonie aux méthodes classiques de manière à améliorer leurs performances. Des simulations numériques ont été effectuées pour confirmer l’intérêt des méthodes proposées par rapport à l'état de l'art en termes de qualité d’estimation et de complexité calculatoire. / During the last decade, the mathematical and statistical study of sparse signal representations and their applications in audio, image, video processing and source separation has been intensively active. However, exploiting sparsity in multidimensional processing contexts such as digital communications remains a largely open problem. At the same time, the blind methods seem to be the answer to a lot of problems recently encountered by the signal processing and the communications communities such as the spectral efficiency. Furthermore, in a context of mobility and non-stationarity, it is important to be able to implement adaptive processing solutions of low algorithmic complexity to ensure reduced consumption of devices. The objective of this thesis is to address these challenges of multidimensional processing by proposing blind solutions of low computational cost by using the sparsity a priori. Our work revolves around three main axes: sparse principal subspace tracking, adaptive sparse source separation and identification of sparse systems. For each problem, we propose new adaptive solutions by integrating the sparsity information to the classical methods in order to improve their performance. Numerical simulations have been conducted to confirm the superiority of the proposed methods compared to the state of the art.

Le taux de chômage des personnes vivant avec une déficience visuelle (PDV) demeure préoccupant, malgré la mise en place de lois progressistes et d’actions diverses pour favoriser leur emploi. Les PDV éprouvent continuellement des difficultés d'intégration à l'emploi en raison de barrières dans le marché du travail et de l’inaccessibilité des lieux de travail. L'objectif de ce mémoire était de développer le contenu d'un outil de mesure qui pourrait évaluer l’état de préparation des milieux de travail pour accueillir des PDV. L’objectif a été atteint en deux temps. Premièrement, une synthèse de la littérature scientifique a permis de prendre la mesure des connaissances existantes et d’identifier les lacunes dans la recherche sur l'intégration à l'emploi. Deuxièmement, une étude co-créative a exploré les expériences vécues d’employés vivant avec une déficience visuelle et celles d’experts dans la création d’environnement de travail prêt à employer des PDV. Les résultats indiquent que traditionnellement l’approche pour faciliter l'intégration à l'emploi des PDV visait l'identification d’obstacles et de facilitateurs à la réussite professionnelle. Cette approche axée sur l’individu, souhaitait préparer les PDV à l'emploi. Peu de recherches ont été menées sur les efforts déployés par les employeurs et sur l’environnement de travail. Même si le milieu de travail a été identifié comme facteur de réussite et comme barrière dans l'intégration en emploi, aucune approche n'existe pour préparer les employeurs à l'arrivée de PDV. L’atteinte d’une répartition équitable des efforts impliquant tous les déterminants dans la réussite passe inévitablement par la préparation des environnements d'emploi. / The unemployment rate among people living with vision impairment (PVI) remains a significant concern, despite the implementation of progressive laws and various actions committed to promoting their employment. PVI continually experience difficulties in employment integration due to labor market barriers and inaccessible workplaces. The objective of this master’s thesis was to develop the content of a tool to access the preparedness of the employment environment to welcome PVI. This objective was accomplished across two phases as presented in this thesis. First, a scoping review synthesized existing knowledge and identified gaps in employment integration research. This knowledge informed the second phase, a co-creation study that explored the experiences of employees with vision impairment and employment domain experts in the creation of a work environment that is prepared to employ PVI. The findings indicate that previous attempts to facilitate the employment integration of PVI focused mainly on identifying barriers and facilitators to employment success. Furthermore, attempts to translate findings into employment integration plans focused on the individual perspective, making PVI employment ready. There has been little research into the efforts made by employers and their environments to achieve sustainable employment. Even though the employment environment was identified to contribute to employment success and lacking in the ability to ensure employment integration, no approach exists to prepare employers for the arrival of PVI. To achieve an equilibrium of effort among all the determinants of employment success, the preparedness of the employment environments must also be explored.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.