Nous avons développé un système intégré permettant l'acquisition simultanée de la forme 3D ainsi que de la réflectance des surfaces des objets scannés. Nous appelons ce système un scanner 3D multispectral du fait qu'il combine, dans un couple stéréoscopique, une caméra multispectrale et un système projecteur de lumière structurée. Nous voyons plusieurs possibilités d'application pour un tel système mais nous mettons en avant des applications dans le domaine de l'archivage et la diffusion numériques des objets du patrimoine. Dans le manuscrit, nous présentons d'abord ce système ainsi que tous les calibrages et traitements nécessaires à sa mise en oeuvre. Ensuite, une fois que le système est fonctionnel, les données qui en sont générées sont riches d'informations, hétérogènes (maillage + réflectances, etc.) et surtout occupent beaucoup de place. Ce fait rend problématiques le stockage et la transmission, notamment pour des applications en ligne de type musée virtuel. Pour cette raison, nous étudions les différentes possibilités de représentation et de codage des données acquises par ce système pour en adopter la plus pertinente. Puis nous examinons les stratégies les plus appropriées à la compression de telles données, sans toutefois perdre la généralité sur d'autres données (type satellitaire). Nous réalisons un benchmark des stratégies de compression en proposant un cadre d'évaluation et des améliorations sur les stratégies classiques existantes. Cette première étude nous permettra de proposer une approche adaptative qui se révélera plus efficace pour la compression et notamment dans le cadre de la stratégie que nous appelons Full-3D.

Cette thèse propose d'explorer des méthodes de représentations parcimonieuses et d'apprentissage de dictionnaires pour compresser et classifier des images satellites. Les représentations parcimonieuses consistent à approximer un signal par une combinaison linéaire de quelques colonnes, dites atomes, d'un dictionnaire, et ainsi à le représenter par seulement quelques coefficients non nuls contenus dans un vecteur parcimonieux. Afin d'améliorer la qualité des représentations et d'en augmenter la parcimonie, il est intéressant d'apprendre le dictionnaire. La première partie de la thèse présente un état de l'art consacré aux représentations parcimonieuses et aux méthodes d'apprentissage de dictionnaires. Diverses applications de ces méthodes y sont détaillées. Des standards de compression d'images sont également présentés. La deuxième partie traite de l'apprentissage de dictionnaires structurés sur plusieurs niveaux, d'une structure en arbre à une structure adaptative, et de leur application au cas de la compression d'images satellites en les intégrant dans un schéma de codage adapté. Enfin, la troisième partie est consacrée à l'utilisation des dictionnaires structurés appris pour la classification d'images satellites. Une méthode pour estimer la Fonction de Transfert de Modulation (FTM) de l'instrument dont provient une image est étudiée. Puis un algorithme de classification supervisée, utilisant des dictionnaires structurés rendus discriminants entre les classes à l'apprentissage, est présenté dans le cadre de la reconnaissance de scènes au sein d'une image. / This thesis explores sparse representation and dictionary learning methods to compress and classify satellite images. Sparse representations consist in approximating a signal by a linear combination of a few columns, known as atoms, from a dictionary, and thus representing it by only a few non-zero coefficients contained in a sparse vector. In order to improve the quality of the representations and to increase their sparsity, it is interesting to learn the dictionary. The first part of the thesis presents a state of the art about sparse representations and dictionary learning methods. Several applications of these methods are explored. Some image compression standards are also presented. The second part deals with the learning of dictionaries structured in several levels, from a tree structure to an adaptive structure, and their application to the compression of satellite images, by integrating them in an adapted coding scheme. Finally, the third part is about the use of learned structured dictionaries for the classification of satellite images. A method to estimate the Modulation Transfer Function (MTF) of the instrument used to capture an image is studied. A supervised classification algorithm, using structured dictionaries made discriminant between classes during the learning, is then presented in the scope of scene recognition in a picture.

Les technologies numériques et du multimédia ont connu de grandes avancées ces dernières années. La chaîne de transmission des images est constituée de plusieurs traitements divers et variés permettant de transmettre un flux de données toujours plus grand avec toujours plus de services à la clé. Nous citons par exemple, la compression, l'augmentation de contenu, la confidentialité, l'intégrité et l'authenticité des images pendant leur transmission. Dans ce contexte, les approches conjointes ont suscité un intérêt certain de la part de la communauté du traitement d'images car elles permettent d'obtenir des systèmes de faible complexité calculatoire pouvant être utilisés dans des applications nécessitant peu de ressources matérielles. La dissimulation de données ou Data Hiding, est l'art de cacher un message dans un support numérique. L'une des branches les plus importantes du data hiding est le tatouage numérique ou watermarking. La marque doit rester présente dans l'image hôte même si celle-ci subit des modifications appelées attaques. La compression d'images a comme objectif de réduire la taille des images stockées et transmises afin d'augmenter la capacité de stockage et de minimiser le temps de transmission. La compression représente une opération incontournable du stockage ou du transfert d'images. Elle est considérée par le data hiding comme une attaque particulièrement destructrice. La norme JPEG2000 est le dernier standard ISO/ITU-T pour le codage des images fixes. Dans cette thèse, nous étudions de manière conjointe la compression avec perte et le data hiding dans le domaine JPEG2000. L'approche conjointe offre de nombreux avantages dont le plus important est que la compression ne constitue plus une attaque vis-à-vis du data hiding. Les contraintes à respecter sont exprimées en termes de compromis à atteindre: compromis entre la quantité d'information insérée (payload), le taux de compression, la distorsion induite par l'insertion du message et la robustesse de la marque dans le cas du tatouage.Nos travaux de recherche ont conduit à l'élaboration de plusieurs schémas conjoints : un schéma conjoint d'insertion de données cachées et deux schémas conjoints de tatouage dans JPEG2000. Tous ces systèmes conjoints reposent sur des stratégies d'insertion informée basées sur la quantification codée par treillis (TCQ). Les propriétés de codage de canal de la TCQ sont exploitées pour pouvoir à la fois quantifier et insérer un message caché (ou une marque) pendant l'étape de quantification de JPEG2000. / Technological advances in the fields of telecommunications and multimedia during the two last decades, derive to create novel image processing services such as copyright protection, data enrichment and information hiding applications. There is a strong need of low complexity applications to perform seveval image processing services within a single system. In this context, the design of joint systems have attracted researchers during the last past years. Data hiding techniques embed an invisible message within a multimedia content by modifying the media data. This process is done in such a way that the hidden data is not perceptible to an observer. Digital watermarking is one type of data hiding. The watermark should be resistant to a variety of manipulations called attacks. The purpose of image compression is to represent images with less data in order to save storage costs or transmission time. Compression is generally unavoidable for transmission or storage purposes and is considered as one of the most destructive attacks by the data hiding. JPEG2000 is the last ISO/ ITU-T standard for still image compression.In this thesis, joint compression and data hiding is investigated in the JPEG2000 framework. Instead of treating data hiding and compression separately, it is interesting and beneficial to look at the joint design of data hiding and compression system. The joint approach have many advantages. The most important thing is that compression is no longer considered as an attack by data hiding.The main constraints that must be considered are trade offs between payload, compression bitrate, distortion induced by the insertion of the hidden data or the watermark and robustness of watermarked images in the watermarking context. We have proposed several joint JPEG2000 compression and data hiding schemes. Two of these joint schemes are watermarking systems. All the embedding strategies proposed in this work are based on Trellis Coded Quantization (TCQ). We exploit the channel coding properties of TCQ to reliably embed data during the quantization stage of the JPEG2000 part 2 codec.

Une nouvelle structure de dictionnaire adaptés aux décompositions itératives de type poursuite, appelée un Iteration-Tuned Dictionary (ITD), est présentée. Les ITDs sont structurés en couche, chaque couche se composant d'un ensemble de dictionnaires candidats. Les décompositions itératives basées ITD sont alors réalisées en sélectionnant, à chaque itération i, l'un des dictionnaires de la i-ième couche. Une structure générale des ITDs est proposée, ainsi qu'une variante structurée en arbre appelée Tree-Structured Iteration-Tuned Dictionary (TSITD) et une version contrainte de cette dernière, appelée Iteration-Tuned and Aligned Dictionary (ITAD). Ces structures sont comparées à plusieurs méthodes de l'état de l'art et évaluées dans des applications de débruitage et de compression d'images. Un codec basé sur le schéma ITAD est également présenté et comparé à JPEG2000 dans des évaluations qualitatives et quantitatives. Dans le contexte de l'indexation d'images, un nouveau système de recherche approximative des plus proches voisins est également introduit, qui utilise les représentations parcimonieuses pour réduire la complexité de la recherche. La méthode traite l'instabilité dans la sélection des atomes lorsque l'image est soumise à de faibles transformations affines. Un nouveau système de conditionnement des données est également introduit, permettant de mieux distribuer les données sur la sphère unitaire tout en préservant leurs distances angulaires relatives. Il est montré que cette méthode améliore le compromis complexité/performance de la recherche approximative basée décompositions parcimonieuses.

Les réseaux de capteurs sans fil d'images sont utilisés aujourd'hui dans de nombreuses applications qui diffèrent par leurs objectifs et leurs contraintes individuelles. Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la vulnérabilité des noeuds-capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. En effet, les technologies sans fil disponibles dans ce type de réseaux sont généralement à faible portée, et les ressources matérielles (CPU, batterie) sont également de faible puissance. Il faut donc répondre à un double objectif : l'efficacité d'une solution tout en offrant une bonne qualité d'image à la réception. La contribution de cette thèse porte principalement sur l'étude des méthodes de traitement et de compression d'images au noeud-caméra, nous avons proposé une nouvelle méthode de compression d'images qui permet d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de capteurs sans fil. Des expérimentations sur une plate-forme réelle de réseau de capteurs d'images ont été réalisées afin de démontrer la validité de nos propositions, en mesurant des aspects telles que la quantité de mémoire requise pour l'implantation logicielle de nos algorithmes, leur consommation d'énergie et leur temps d'exécution. Nous présentons aussi, les résultats de synthèse de la chaine de compression proposée sur des systèmes à puce FPGA et ASIC / The increasing development of Wireless Camera Sensor Networks today allows a wide variety of applications with different objectives and constraints. However, the common problem of all the applications of sensor networks remains the vulnerability of sensors nodes because of their limitation in material resources, the most restricting being energy. Indeed, the available wireless technologies in this type of networks are usually a low-power, short-range wireless technology and low power hardware resources (CPU, battery). So we should meet a twofold objective: an efficient solution while delivering outstanding image quality on reception. This thesis concentrates mainly on the study and evaluation of compression methods dedicated to transmission over wireless camera sensor networks. We have suggested a new image compression method which decreases the energy consumption of sensors and thus maintains a long network lifetime. We evaluate its hardware implementation using experiments on real camera sensor platforms in order to show the validity of our propositions, by measuring aspects such as the quantity of memory required for the implantation program of our algorithms, the energy consumption and the execution time. We then focus on the study of the hardware features of our proposed method of synthesis of the compression circuit when implemented on a FPGA and ASIC chip prototype

Nous avons développé un système intégré permettant l'acquisition simultanée de la forme 3D ainsi que de la réflectance des surfaces des objets scannés. Nous appelons ce système un scanner 3D multispectral du fait qu’il combine, dans un couple stéréoscopique, une caméra multispectrale et un système projecteur de lumière structurée. Nous voyons plusieurs possibilités d’application pour un tel système mais nous mettons en avant des applications dans le domaine de l’archivage et la diffusion numériques des objets du patrimoine. Dans le manuscrit, nous présentons d’abord ce système ainsi que tous les calibrages et traitements nécessaires à sa mise en oeuvre. Ensuite, une fois que le système est fonctionnel, les données qui en sont générées sont riches d’informations, hétérogènes (maillage + réflectances, etc.) et surtout occupent beaucoup de place. Ce fait rend problématiques le stockage et la transmission, notamment pour des applications en ligne de type musée virtuel. Pour cette raison, nous étudions les différentes possibilités de représentation et de codage des données acquises par ce système pour en adopter la plus pertinente. Puis nous examinons les stratégies les plus appropriées à la compression de telles données, sans toutefois perdre la généralité sur d’autres données (type satellitaire). Nous réalisons un benchmark des stratégies de compression en proposant un cadre d’évaluation et des améliorations sur les stratégies classiques existantes. Cette première étude nous permettra de proposer une approche adaptative qui se révélera plus efficace pour la compression et notamment dans le cadre de la stratégie que nous appelons Full-3D. / We have developed an integrated system permitting the simultaneous acquisition of the 3D shape and the spectral spectral reflectance of scanned object surfaces. We call this system a 3D multispectral scanner because it combines within a stereopair, a multispectral video camera and a structured light projector. We see several application possibilities for a such acquisition system but we want to highlight applications in the field of digital archiving and broadcasting for heritage objects. In the manuscript we first introduce the acquisition system and its necessary calibrations and treatments needed for his use. Then, once the acquisition system is functional, data that are generated are rich in information, heterogeneous (mesh + reflectance, etc.) and in particular require lots of memory space. This fact makes data storage and transmission problematic, especially for applications like on line virtual museum. For this reason we study the different possibilities of representation and coding of data acquired by this system to adopt the most appropriate one. Then we examinate the most appropriate strategies to compress such data, without lost the generality on other data (satellite type). We perform a benchmark of compression strategies by providing an evaluation framework and improvements on existing conventional strategies. This first study will allow us to propose an adaptive approach that will be most effective for compression and particularly in the context of the compression strategy that we call Full-3D.

Cette thèse présente de nouvelles méthodes de synthèse de texture basées sur l'exemple pour les problèmes de prédiction d'images (c'est à dire, codage prédictif) et d'inpainting d'images. Les principales contributions de cette étude peuvent aussi être vues comme des extensions du template matching. Cependant, le problème de synthèse de texture tel que nous le définissons ici se situe plutôt dans un contexte d'optimisation formalisée sous différentes contraintes. Le problème de prédiction d'images est d'abord situé dans un contexte de représentations parcimonieuses par l'approximation du template sous contraintes de parcimonie. La méthode de prédiction proposée avec les dictionnaires adaptés localement montrent de meilleures performances par rapport aux dictionnaires classiques (tels que la transformée en cosinus discrète (TCD)), et à la méthode du template matching. Le problème de prédiction d'images est ensuite placé dans un cadre d'apprentissage de dictionnaires en adaptant les méthodes traditionnelles d'apprentissage pour la prédiction de l'image. Les observations expérimentales montrent une meilleure performance comparativement à des méthodes de prédiction parcimonieuse et des prédictions intra de type H.264/AVC. Enfin un cadre neighbor embedding est proposé pour la prédiction de l'image en utilisant deux méthodes de réduction de dimensionnalité: la factorisation de matrice non négative (FMN) et le locally linear embedding (LLE). Ce cadre est ensuite étendu au problème d'inpainting d'images. Les évaluations expérimentales démontrent l'efficacité des idées sous-jacentes pour la compression via la prédiction d'images et l'inpainting d'images.

Cette thèse a pour objet les systèmes 3D émergents et leurs problématiques de codage multi-vues-plus-profondeur, de synthèse de vues virtuelles et de perception stéréoscopique. Des solutions sont proposées au travers d'un codage de carte de profondeur efficace, d'une nouvelle méthode de synthèse par extrapolation et d'un modèle d'attention visuelle dynamique. Premièrement, le rôle de la disparité binoculaire dans le déploiement de l'attention visuelle est étudié. Suite à une analyse statistique de biais potentiels de centre et de profondeur en condition mono et stéréoscopique, un nouveau modèle de saillance est proposé combinant des attributs bas et haut niveau, dont le mécanisme visuel de séparation fond/forme. Les performances confirment la validité de l'approche et la pertinence d'une combinaison d'attributs visuels pondérés au cours du temps. En outre une nouvelle méthode de compression de carte de profondeur est présentée ; celle-ci se base sur la transmission sans perte des contours et permet une reconstruction fiable de la géométrie de la scène pour des synthèses de vues précises. Cette méthode est évaluée par des métriques de qualité objectives ainsi que par des tests subjectifs. Enfin une nouvelle méthode d'inpainting directionnelle est présentée pour l'extrapolation de nouveaux points de vues à la fois pour la 3DTV et la FTV. La structure située à l'arrière-plan est propagée en priorité dans les zones découvertes. Le calcul d'isophotes, robuste car basée tenseur, ainsi que le remplissage directionnel assurent une synthèse de vue plausible. Ces résultats sont visuellement prometteurs que ce soit à faible ou large écart de la vue d'origine.

Cette these presente des travaux sur les aspects theoriques de la transformation en ondelettes et quelques applications en imagerie et en calcul de surface. Nous presentons trois approches de construction d'une base d'ondelettes, a savoir l'approche theorie des groupes. l'approche analyse multiresolution et l'approche banc de filtres. Les applications de la transformee en ondelettes portent sur la compression d'image, la representation de courbes discretes et le calcul de l'approximation d'une surface par les fonctions radiales. Nous commencons par un survol de differentes techniques de compression. Nous montrons graphiquement et numeriquement que les transformations en ondelettes, comparativement aux autres methodes pyramidales (Brt et Adelson) permettent d'anvisager de tres bons resultats de compression. On montre que parmi les representations hierarchiques, la representation par ondelettes est celle qui permet de preserver au mieux les indices visuels dans le cadre de la construction d'un modele numerique de terrain par exemple. En ce qui concerne la representation des courbes discrete, nous avons mis au point un algorithme d'analyse et de synthese multi-echelles. Ce nouvel algorithme s'applique a des directions elementaires correspondant a une suite de Freeman representant un contour discret ou une courbe discrete. On montre que l'ondelette de Haar permet d'obtenir une bonne representation multi-echelle d'une courbe discrete avec une taille memoire faible et un cout de calcul minimal. Enfin, apres avoir pose dans le cadre general le probleme d'interpolation par les fonctions radiales et presente une analyse des conditions d'existence de la solution, nous proposons une nouvelle approche de resolution de systeme lineaire qui definit les parametres du probleme. Notre approche est fondee sur la transformation en ondelettes et permet de rendre creuse la matrice du systeme. nous montrons la performance de cette approche surtout quand le nombre de donnees est important. Les resultats d'interpolation d'une surface par une spline de type plaque mince ou multiquadratique sont presentes. En particulier, nous avons teste les ondelettes splines, les ondelettes a support compact et les ondelettes biorthogonales. Les resultats graphiques sont accompagnes des estimations numeriques des erreurs, ceci permettant une meilleure appreciation des demarches proposees.