Dans cette thèse, nous définissons et étudions un modèle topologique de représentation d'images segmentées en 2 et 3 dimensions : la carte topologique. La définition d'un tel modèle est primordiale afin de définir des algorithmes de segmentation efficaces. Ce problème a été beaucoup étudié en dimension 2, mais les solutions proposées sont difficilement extensibles en dimension 3. <br /><br />Pour répondre à ce problème, nous définissons d'abord la carte topologique en dimension 2 en ayant comme préoccupation principale son extension en dimension supérieure. Nous introduisons une notion de niveau de simplification qui permet une définition progressive, chaque niveau s'obtenant simplement à partir du niveau précédent par application d'un type particulier de fusion. Cette notion permet de simplifier la définition de la carte topologique qui correspond au dernier niveau. Ces niveaux de simplification s'étendent sans difficulté majeure en dimension 3, et en dimension n. Ils facilitent également l'étude de la carte topologique et la preuve de ses propriétés. Ce modèle est en effet minimal, complet, invariant par rotation, translation et homothétie, et unique.<br /><br />Nous présentons des algorithmes d'extraction permettant de construire ce modèle à partir d'images segmentées. Un premier algorithme << naïf >> effectue plusieurs passes sur l'image et n'est pas linéaire en dimension 3. Nous étudions ensuite un algorithme optimal d'extraction, basé sur la notion de précode, effectuant un seul balayage de l'image et un nombre minimal d'opérations. Les niveaux de simplification permettent de regrouper les nombreux cas à traiter, en étudiant pour chaque niveau les cas supplémentaires par rapport au niveau précédent.

Les travaux réalisés pendant mon doctorat répondent à la problématique de la simulation physique, en temps interactif, du comportement d'objets déformables soumis à des changements topologiques. Mes travaux ont abouti à la définition d'un nouveau modèle unifié couplant un modèle topologique complet et un modèle physique, pour la simulation physique d'objets déformables décomposés en éléments surfaciques comme volumiques, tout en réalisant pendant cette simulation des changements topologiques comme la découpe ou la subdivision locale d'un élément du maillage. Cette dernière opération a permis de proposer une méthode adaptative où les éléments du maillage sont raffinés selon un critère géométrique au cours de la simulation. Nous avons fait le choix des cartes combinatoires et plus particulièrement celui des complexes cellulaires linéaires, comme modèle topologique de notre modèle unifié. Ils ont l'avantage d'être génériques par rapport à la dimension de l'objet représenté mais également par rapport à la topologie des cellules en lesquelles l'objet est décomposé. Le système masses-ressort a, quant à lui, été choisi comme modèle physique de notre modèle unifié. L'avantage de ce dernier réside dans la simplicité de ses équations, son implémentation intuitive, son interactivité et sa facilité à gérer les changements topologiques. Enfin, la définition d'un modèle unifié nous a permis de proposer un modèle évitant la redondance d'informations et facilitant la mise à jour de ces dernières suite à des changements topologiques / The work made during my PhD, respond to the problematic of physical simulation of the behavior of deformable objects subject to topological changes in interactive time. My work resulted in the definition of a new unified model coupling a complete topological model and a physical model for physical simulation of deformable objects decomposed in surface as volume elements, while performing during this simulation topological changes such as cutting or subdivision local of a mesh element. This operation allowed us to propose an adaptive method where mesh elements are refined during the simulation according to a geometric criterion. For the topological model of our unified model, we made the choice of combinatorial maps and more particularly linear cellular complexes. Their main advantage of the latter is the simplicity of its equations, its intuitive implementation, its interactivity and its ease to handle topological changes. Finally, the definition of a unified model allowed us to propose a model avoiding duplication of information and facilitate the update after topological changes