Les contours actifs sont parmi les méthodes de segmentation d'images les plus utilisées et de nombreuses implémentations ont vu le jour durant ces 25 dernières années. Parmi elles, l'approche greedy est considérée comme l'une des plus rapides et des plus stables. Toutefois, quelle que soit l'implémentation choisie, les résultats de segmentation souffrent grandement en présence d'occlusions, de concavités ou de déformation anormales de la forme. Si l'on dispose d'informations a priori sur la forme recherchée, alors son incorporation à un modèle existant peut permettre d'améliorer très nettement les résultats de segmentation. Dans cette thèse, l'inclusion de ce type de contraintes de formes dans un modèle de contour actif explicite est proposée. Afin de garantir une invariance à la rotation, à la translation et au changement d'échelle, les descripteurs de Fourier sont utilisés. Contrairement à la plupart des méthodes existantes, qui comparent la forme de référence et le contour actif en cours d'évolution dans le domaine d'origine par le biais d'une transformation inverse, la méthode proposée ici réalise cette comparaison dans l'espace des descripteurs. Cela assure à notre approche un faible temps de calcul et lui permet d'être indépendante du nombre de points de contrôle choisis pour le contour actif. En revanche, cela induit un biais dans la phase des coefficients de Fourier, handicapant l'invariance à la rotation. Ce problème est résolu par un algorithme original. Les expérimentations indiquent clairement que l'utilisation de ce type de contrainte de forme améliore significativement les résultats de segmentation du modèle de contour actif utilisé. / Active contours are widely used for image segmentation. There are many implementations of active contours. The greedy algorithm is being regarded as one of the fastest and stable implementations. No matter which implementation is being employed, the segmentation results suffer greatly in the presence of occlusion, context noise, concavities or abnormal deformation of shape. If some prior knowledge about the shape of the object is available, then its addition to an existing model can greatly improve the segmentation results. In this thesis inclusion of such shape constraints for explicit active contours is being implemented. These shape priors are introduced through the use of robust Fourier based descriptors which makes them invariant to the translation, scaling and rotation factors and enables the deformable model to converge towards the prior shape even in the presence of occlusion and contextual noise. Unlike most existing methods which compare the reference shape and evolving contour in the spatial domain by applying the inverse transforms, our proposed method realizes such comparisons entirely in the descriptor space. This not only decreases the computational time but also allows our method to be independent of the number of control points chosen for the description of the active contour. This formulation however, may introduce certain anomalies in the phase of the descriptors which affects the rotation invariance. This problem has been solved by an original algorithm. Experimental results clearly indicate that the inclusion of these shape priors significantly improved the segmentation results of the active contour model being used.

Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes.Nos méthodes intègrent les normales aux points, il est donc nécessaire de les pré-calculer. Notre premier développement a alors consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points.Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points occlus, bruités et de densité inhomogène. Nous avons développé une variante de la transformée de Hough que nous avons couplé à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Notre méthode a été validée en environnement forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes.La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions dont la segmentation des arbres d'une placette forestière. Nous proposons également une méthode de segmentation pour isoler les différents objets d'un jeu de données.Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières. Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms.Our methods integrate normal vectors, thus they have to be pre-computed. Our first development consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth "patches" of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry.We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. We developed a variant of the Hough transform and combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods.Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry such as the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we propose a segmentation approach capable of isolating objects inside a point cloud.During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.

De plus en plus, l'interaction entre personne et machine se rapproche du naturel afin de ressembler à l'interaction entre humains, incluant l'expressivité (en particulier les émotions et les attitudes). Dans la communication parlée, les attitudes, et plus généralement les affects sociaux, sont véhiculés principalement par la prosodie. Pour les langues tonales, la prosodie est utilisée aussi pour coder l'information sémantique dans les variations de tons. Ce travail de thèse présente une étude des affects sociaux du vietnamien, une langue à tons et une langue peu dotée, afin d'appliquer les résultats obtenus à un système de synthèse de haute qualité capable de produire la parole « expressive » pour le vietnamien. Le premier travail de cette thèse consiste en la construction du premier corpus audio-visuel des attitudes vietnamiennes, qui contient seize attitudes. Ce corpus est ensuite utilisé pour étudier la perception audio-visuelle et interculturelle des attitudes vietnamiennes. Pour cela, une série de tests perceptifs a été effectuée avec des auditeurs natifs et non-natifs (des auditeurs francophones pour les non-natifs). Les résultats de ces tests montrent que les facteurs influant sur la perception des attitudes sont l'expression de l'attitude elle-même et la modalité de présentation (audio, visuelle et audio-visuelle). Ces résultats nous ont ainsi permis de trouver des affects sociaux communs ou interculturels entre le vietnamien et le français. Puis, un autre test de perception a été réalisé sur des phrases avec tons afin d'explorer l'effet du système tonal du vietnamien sur la perception des attitudes. Les résultats montrent que les juges non-natifs peuvent traiter et séparer les indices tonals locaux et les traits saillants prosodiques de portée globale. Après une présentation de nos études sur les affects sociaux en vietnamien, nous décrivons notre modélisation de la prosodie des attitudes en vue de la synthèse de la parole expressive en vietnamien. En nous basant sur le modèle de superposition des contours fonctionnels, nous proposons une méthode pour modéliser et générer de la prosodie expressive en vietnamien. Cette méthode est ensuite appliquée pour générer de la parole expressive en vietnamien, puis évaluée par des tests de perception sur les énoncés synthétiques. Les résultats de perception valident bien la performance de notre modèle et confirment que l'approche de superposition de contours fonctionnels peut être utilisée pour modéliser une prosodie complexe comme dans le cas de la parole expressive d'une langue à tons. / Today, the human-computer interaction is reaching the naturalness and is increasingly similar to the human-human interaction, including the expressiveness (especially emotions and attitudes). In spoken communication, attitudes or social affects are mainly transferred through prosody. For tonal languages, prosody is also used to encode semantic information via tones. This thesis presents a study of social affects in Vietnamese, a tonal and under-resourced language, in order to apply the results to Vietnamese expressive speech synthesis task. The first task of this thesis concerns the construction of a first audio-visual corpus of Vietnamese attitudes which contains sixteen attitudes. This corpus is then used to study the audio-visual and intercultural perceptions of the Vietnamese attitudes. A series of perceptual tests was carried out with native and non-native listeners (French for non-native listeners). Experimental results reveal the fact that the influential factors on the perception of attitudes include the modality of presentation (audio, visual and audio-visual) and the attitudinal expression itself. These results also allow us to investigate the common specificities and cross-cultural specificities between Vietnamese and French attitudes. Another perception test was carried out using sentences with tonal variation to study the influence of Vietnamese tones on the perception of attitudes. The results show that non-native listeners can process the local prosodic cues of tones, together with the global cues of attitude patterns. After presenting our studies on Vietnamese social affects, we describe our work on attitude modelling to apply it to Vietnamese expressive speech synthesis. Based on the concept of prosodic contour superposition, a prosodic model was proposed to encode the attitudinal function of prosody for Vietnamese attitudes. This model was applied to generate the Vietnamese expressive speech and then evaluated in a perceptual experiment with synthetic utterances. The results validate the ability of applying our proposed model in generating the prosody of attitudes for a tonal language such as Vietnamese.

Les capacités des technologies de télédétection ont augmenté exponentiellement au cours des dernières années : de nouveaux scanners fournissent maintenant une représentation géométrique de leur environnement sous la forme de nuage de points avec une précision jusqu'ici inégalée. Le traitement de nuages de points est donc devenu une discipline à part entière avec ses problématiques propres et de nombreux défis à relever. Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif difficile de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes et leur application à des données volumineuses. Nos méthodes intègrent les normales aux points comme information supplémentaire pour atteindre les objectifs de performance nécessaire au traitement de nuages de points volumineux.Cependant, ces normales ne sont généralement pas fournies par les capteurs, il est donc nécessaire de les pré-calculer.Pour préserver la rapidité d'exécution, notre premier développement a donc consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points. Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points denses, occlus, bruités et de densité inhomogène. Dans cette optique, nous avons développé une variante de la transformée de Hough dont la complexité est réduite grâce aux normales calculées. Nous avons ensuite couplé ces travaux à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Cette combinaison assure la cohérence interne des formes reconstruites et s’affranchit ainsi des problèmes liés à l'occlusion, au bruit et aux variations de densité. Notre méthode a été validée en environnement complexe forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes. La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions à mi-chemin entre foresterie et géométrie. La segmentation des arbres d'une placette forestière est l'une d’entre elles. C'est pourquoi nous proposons également une méthode de segmentation conçue pour contourner les défauts des nuages de points forestiers et isoler les différents objets d'un jeu de données. Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières.Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / Abstract : The potential of remote sensing technologies has recently increased exponentially: new sensors now provide a geometric representation of their environment in the form of point clouds with unrivalled accuracy. Point cloud processing hence became a full discipline, including specific problems and many challenges to face. The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We hence chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms and their application to large data sets. Our methods integrate normal vectors as a supplementary geometric information in order to achieve the performance goal necessary for large point cloud processing. However, remote sensing techniques do not commonly provide normal vectors, thus they have to be computed. Our first development hence consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud in order to reduce the computing time on large point clouds. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth ''patches`` of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry. We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. For this objective, we developed a variant of the Hough transform which complexity is reduced thanks to the computed normal vectors. We then combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. This combination ensures the internal coherence of the reconstructed shapes and alleviates issues related to occlusion, noise and variation of sampling density. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods. Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry. One of them is the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we also propose a segmentation approach designed to overcome the defects of forest point clouds and capable of isolating objects inside a point cloud. During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux structures d’une image en général, et plus particulièrement aux gradients et aux contours. Ces dernières se sont révélées très importantes ces dernières années pour de nombreuses applications en infographie,telles que la réalité augmentée et la stylisation d’images et de vidéos. Le but de toute analyse des structures d’une image est de décrire à un haut-niveau la compréhension que l’on peut avoir de son contenu et de fournir les bases nécessaires à l’amélioration de la qualité des applications citées au-dessus, notamment la lisibilité, la précision, la cohérence spatiale et temporelle.Dans une premier temps, nous démontrons le rôle important que ces structures jouent pour des applications de type composition “Focus+Context”. Une telle approche est utilisée en réalité augmentée pour permettre la visualisation de parties d’une scènes qui sont normalement derrières ce que l’on peut observer dans un flux vidéo. L’utilisation d’une segmentation et de lignes caractéristiques permettent de mettre en avant et/ou de révéler les relations d’ordre entre les différents objets de la scène. Pour la synthèse d’images guidée par une fonction d’importance, de multiples styles de rendu sont combinés de manière cohérente grâce à l’utilisation d’une carte de gradients et une de saillance.Dans un deuxième temps, nous introduisons une nouvelle techniques qui permet de reconstruire de manière continue un champ de gradient, et ceci sans trop lisser les détails originaux contenus dans l’image. Pour cela, nous développons une nouvelle méthode d’approximation locale et de plus haut-degré pour des champs de gradients discrets et non-orientés. Cette méthode est basée sur le formalisme“moving least square” (MLS). Nous démontrons que notre approximation isotrope et linéaire est de meilleure qualité que le classique tenseur de structure : les détails sont mieux préservés et les instabilités sont réduites de manière significative. Nous démontrons aussi que notre nouveau champ de gradients apporte des améliorations à de nombreuses techniques de stylisation.Finalement, nous démontrons que l’utilisation d’une technique d’analyse de profil caractéristique par approximation polynomiale permet de distinguer les variations douces des zones dures. Les paramètres du profil sont utilisés comme des paramètres de stylisation tels que l’orientation des coups de pinceau, leur taille et leur opacité. Cela permet la création d’une large variété de styles de ligne. / In this thesis we consider in general image structures and more specifically, imagegradient and contours. They have been proven useful in recent years for variouscomputer graphics applications, such as Augmented Reality (AR), image and videostylization. The goal of analyzing image structures is to describe a high level understandingof image contents and to provide a powerful support to improve thequality of applications, such as visual legibility, accuracy, spatial and temporal coherence.We first demonstrate the important role of image structures in Focus+Contextcompositing. For Focus+Context rendering in AR, a technique dedicated to the visualizationof hidden scenes in video streams, the use of screen segmentation andfeature lines significantly emphasizes the depth cues of occluded scenes, and revealsthe correct occluding order. For importance-driven image synthesis, multiplerendering styles are combined in a coherent manner by using image gradient fieldand saliency map.In the second part, we thus introduce a new approach to estimate a continuousgradient field without oversmoothing the original details contained in an image.For this purpose, we develop a new and higher-order local approximation methodof discrete non-oriented gradient fields based on a moving least square (MLS) formalism.We show that our isotropic linear approximation outperforms classicalstructure tensor: image details are better preserved and instabilities are significantlyreduced. We demonstrate how our non-oriented MLS gradient field benefitsto various image stylization approaches.Finally, we demonstrate that the use of a feature profile analysis for image lineextraction via fitting techniques permits to distinguish sharp and smooth features.Profile parameters are then mapped to stylistic parameters such as brush orientation,size or opacity to give rise to a wide range of line-based styles.

Cette thèse à publications décrit plusieurs travaux en imagerie, aussi bien au niveau de l'acquisition des images que du post-traitement des images. Le premier concerne un algorithme de redimensionnement d'images dans lequel le pixel n'est pas considéré comme un point, mais comme une unité surfacique exprimée par une fonction mathématique. L'intensité d'un pixel est déterminée par interpolation à l'aide des outils du calcul intégral. Le deuxième travail concerne un autre algorithme de redimensionnement d'images dans lequel les dérivées de l'image sont mises à contribution pour augmenter le contraste et rehausser les hautes fréquences lors du processus de redimensionnement. Pour combiner l'image et ses dérivées, nous utilisons le théorème d'échantillonnage généralisé de Papoulis. Dans ce deuxième travail et dans la suite de la thèse, le pixel est considéré comme un point. Dans le troisième travail, nous proposons une équation de diffusion aux dérivées partielles afin de réduire le crénelage qui apparaît régulièrement dans de nombreux algorithmes de redimensionnement d'images. L'équation que nous proposons résulte d'un raffinement de l'équation de diffusion de la chaleur utilisée par Perona et Malik. Pour cela, nous introduisons la diffusivité inverse afin de réduire considérablement le crénelage sur les contours nets. Le rehaussement du contraste pendant le processus de diffusion se fait par l'intégration d'un filtre passe-haut, en l'occurrence le Laplacien, dans notre équation de diffusion. Un modèle de réduction efficace du crénelage sur les lignés, basé sur les valeurs propres de la matrice hessienne, est également proposé. Le quatrième travail est un algorithme de dématriçage (ou demosaïçage) permettant de reconstruire une image couleur à partir d'une image acquise par une matrice de filtres couleurs (color filter array, CFA). Sachant que dans un CFA une seule couleur primaire rouge, vert ou bleu est disponible à chaque position de pixel, nous proposons un modèle d'interpolation permettant d'estimer les couleurs manquantes à chaque position de pixel. Notre algorithme peut être utilisé pour divers modèles de CFA. Il s'inspire de l'algorithme de dématriçage universel de Lukac et al. et y apporte diverses améliorations. La première amélioration est la mise en oeuvre d'une détection de contours ou de zones uniformes dans une image acquise d'un CFA. La deuxième amélioration concerne l'utilisation complète du modèle de différence des couleurs, qui est un modèle bien connu dans les algorithmes de dématriçage. La troisième amélioration est l'utilisation d'un modèle d'interpolation spectrale permettant d'interpoler la couleur d'un pixel à l'aide de la couleur et de la position de ses voisins. Dans le cinquième et dernier travail, nous abordons une problématique liée à la qualité des images, notion importante en imagerie pour la validation des algorithmes et des modèles. Dans notre travail, nous faisons une étude analytique et expérimentale pour comparer le PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) et le SSIM (Structural Similarity Index Measure), qui sont deux mesures de qualité largement utilisés en traitement d'images. L'étude analytique fait ressortir l'existence d'une relation de type logarithmique entre ces deux mesures. Les nombreux tests expérimentaux réalisés avec différentes images donnent davantage de précisions sur l'efficacité de ces deux mesures à évaluer la qualité des images ayant subi certaines dégradations ou traitements tels que la compression Jpeg, la compression Jpeg 2000, le flou gaussien ou le bruit additif gaussien.

En télédétection, les cartes de contours peuvent servir, entre autres choses, à la restitution géométrique, à la recherche d'éléments linéaires, ainsi qu'à la segmentation. La création de ces cartes est faite relativement tôt dans la chaîne de traitements d'une image. Pour assurer la qualité des opérations subséquentes, il faut veiller à obtenir une carte de contours précise. Notre problématique est de savoir s'il est possible de diminuer la perte de temps liée au choix d'algorithme et de paramètre en corrigeant automatiquement la carte de contours. Nous concentrerons donc nos efforts sur le développement d'une méthode de détection/restauration de contours adaptative. Notre méthode s'inspire d'une technique de prédiction des performances d'algorithmes de bas niveau. Elle consiste à intégrer un traitement par réseau de neurones à une méthode"classique" de détection de contours. Plus précisément, nous proposons de combiner la carte de performances avec la carte de gradient pour permettre des décisions plus exactes. La présente étude a permis de développer un logiciel comprenant un réseau de neurones entraîné pour prédire la présence de contours. Ce réseau de neurones permet d'améliorer les décisions de détecteurs de contours, en réduisant le nombre de pixels de fausses alarmes et de contours manqués. La première étape de ce travail consiste en une méthode d'évaluation de performance pour les cartes de contours. Une fois ce choix effectué, il devient possible de comparer les cartes entre elles. Il est donc plus aisé de déterminer, pour chaque image, la meilleure détection de contours. La revue de la littérature réalisée simultanément a permis de faire un choix d'un groupe d'indicateurs prometteurs pour la restauration de contours. Ces derniers ont servi à la calibration et à l'entrainement d'un réseau de neurones pour modéliser les contours. Par la suite, l'information fournie par ce réseau a été combinée par multiplication arithmétique avec les cartes d'amplitudes de détecteurs"classiques" afin de fournir de nouvelles cartes d'amplitude du gradient. Le seuillage de ces contours donne des cartes de contours"optimisées". Sur les images aéroportées du jeu de données South Florida, la médiane des mesures-F de la pour l'algorithme de Sobel passe de 51,3 % avant la fusion à 56,4 % après. La médiane des mesures-F pour l'algorithme de Kirsch amélioré est de 56,3 % et celle de Frei-Chen amélioré est de 56,3 %. Pour l'algorithme de Sobel avec seuillage adaptatif, la mesure-F médiane est de 52,3 % avant fusion et de 57,2 % après fusion.En guise de comparaison, la mesure-F médiane pour le détecteur de Moon, mathématiquement optimal pour contours de type"rampe", est de 53,3 % et celle de l'algorithme de Canny, est de 61,1 %. L'applicabilité de notre algorithme se limite aux images qui, après filtrage, ont un rapport signal sur bruit supérieur ou égal à 20. Sur les photos au sol du jeu de données de South Florida, les résultats sont comparables à ceux obtenus sur les images aéroportées. Par contre, sur le jeu de données de Berkeley, les résultats n'ont pas été concluants. Sur une imagette IKONOS du campus de l'Université de Sherbrooke, pour l'algorithme de Sobel, la mesure-F est de 45,7 % «0,9 % avant la fusion et de 50,8 % après. Sur une imagette IKONOS de l'Agence Spatiale Canadienne, pour l'algorithme de Sobel avec seuillage adaptatif, la mesure-F est de 35,4 % «0,9 % avant la fusion et de 42,2 % après. Sur cette même image, l'algorithme de Argyle (Canny sans post-traitement) a une mesure-F de 35,1 % «0,9 % avant fusion et de 39,5 % après. Nos travaux ont permis d'améliorer la banque d'indicateurs de Chalmond, rendant possible le prétraitement avant le seuillage de la carte de gradient. À chaque étape, nous proposons un choix de paramètres permettant d'utiliser efficacement la méthode proposée. Les contours corrigés sont plus fins, plus complets et mieux localisés que les contours originaux. Une étude de sensibilité a été effectuée et permet de mieux comprendre la contribution de chaque indicateur. L'efficacité de l'outil développé est comparable à celle d'autres méthodes de détection de contours et en fait un choix intéressant pour la détection de contours. Les différences de qualité observées entre notre méthode et celle de Canny semble être dues à l'utilisation, ou non, de post-traitements. Grâce au logiciel développé, il est possible de réutiliser la méthodologie; cette dernière a permis d'opérationnaliser la méthode proposée. La possibilité de réutiliser le filtre, sans réentrainement est intéressante. La simplicité du paramétrage lors de l'utilisation est aussi un avantage. Ces deux facteurs répondent à un besoin de réduire le temps d'utilisation du logiciel.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Técnicas de modelagem baseada em imagens têm recebido considerável atenção da comunidade de visualização computacional devido ao potencial de criar cenas realistas a partir de um pequeno conjunto de imagens bi-dimensionais. Entretanto, a qualidade dos modelos gerados pelas ferramentas atualmente disponíveis é extremamente dependente de entradas fornecidas pelo usuário. Este trabalho propõe a execução do projeto de uma ferramenta de auxílio para sistemas de modelagem baseada em imagens que utiliza o conceito de contornos ativos para aumentar o grau de automação do processo de localização do contorno do objeto presente na fotografia, que servirá de guia para a posterior localização dos vértices desse objeto. Através desta abordagem, figuras geométricas mais simples, como pirâmides e hexaedros, puderam ser reconstruídas após a recuperação das coordenadas de seus vértices / Image Based Modelling techniques has received considerable attention from the computer vision community due to the potential to create realistic scenes from some bi-dimensional images. However, the model?s quality generated by the tools available nowadays is extremely dependent on entries provided by the user. This work proposes the execution of a help tool project for image based modelling systems that uses the active contours concept to increase the process automation degree of locating the contour of an object in the image, which will guide the vertex location process of this object. Through this approach, simple geometric figures, as pyramids and squares, could be reconstructed after the vertex coordinates recuperation