La transformation du raisin en vin est un procédé complexe. Des auxiliaires technologiques comme les enzymes ont été développés pour faciliter ce procédé et améliorer la qualité des vins. Cette qualité est influencée par les composés phénoliques : les anthocyanes sont responsables de la couleur rouge et les tanins de la sensation d'astringence. Les enzymes de macération qui dégradent les parois cellulaires du raisin sont utilisées pour améliorer les rendements en jus et l'extraction des pigments et des tanins. Cependant, ces traitements sont utilisés de manière empirique et leur impact sur la libération des polysaccharides pectiques constitutifs des parois et la composition en composés phénoliques des vins reste controversée. Dans cette étude, un enrichissement des vins enzymés en tanins et en RG-II et une diminution des polysaccharides riches en arabinose et en galactose libérés par la dégradation des parois ont été démontrés. Les vins enzymés présentent une intensité colorante plus élevée que les vins témoins expliquée par une augmentation des pigments issus des réactions entre anthocyanes et tanins. Les effets sont plus ou moins marqués suivant le millésime. Pour la première fois, les oligosaccharides des vins ont été isolés et caractérisés. Les structures des oligosaccharides présentes dans les vins témoins résultent de la dégradation des zones lisses des pectines, les vins enzymés renferment des composés provenant des zones hérissées des pectines. Pour comprendre l'impact des modifications induites par les enzymes sur la qualité et plus particulièrement la couleur et la stabilité des vins, l'évolution des polysaccharides et des polyphénols a été suivie en milieu modèle.

Alors que l'exploration fonctionnelle repose sur des techniques d'imagerie médicale sophistiquées, le relevé anatomique de surface fait encore appel à des pratiques cliniques manuelles imprécises et coûteuses. A partir d'images couleur prises à main levée avec un appareil photo numérique, un outil innovant d'évaluation des plaies chroniques a été développé. Il combine les deux modes d'examen pratiqués, l'analyse colorimétrique et la mesure dimensionnelle des tissus lésés, dans un système convivial, pour une diffusion massive dans les équipes de soin. S'appuyant sur une vérité terrain établie par des cliniciens, une base d'échantillons cutanés a été constituée. Ils sont issus d'une segmentation non supervisée d'image couleur après correction colorimétrique assurant l'indépendance aux conditions d'éclairage, aux changements de point de vue et d'appareil. Ils sont ensuite caractérisés par des descripteurs de couleur et de texture, sélectionnés et re-conditionnés par des techniques d'analyse de données, pour faire l'apprentissage des quatre catégories de tissus par un séparateur à vaste marge à noyau perceptron. Les résultats de classification mono vue sont alors fusionnés grâce au modèle 3D de la plaie qui établit les correspondances spatiales d'une paire d'images stéréoscopiques. Il en résulte une nette amélioration de la robustesse de la classification, également stable sur plusieurs reconstructions. Les surfaces tissulaires exactes sont obtenues par simple rétro projection des régions tissulaires sur le modèle 3D. Ce modèle géométrique est également renforcé puisque le détourage automatique de la plaie utilise la détection de peau saine pour éliminer des triangles du maillage.

Notre contribution s'inscrit dans le traitement automatique des images numériques couleur, dont l'objectif est de parvenir à interpréter le contenu d'une image analysée. La chaîne de traitements d'une image couleur se décompose en plusieurs étapes successives qui partent de l'analyse de la couleur de chaque pixel pour obtenir une interprétation du contenu de l'image. Dans ce mémoire, nous nous arrêtons à cette étape d'analyse qui précède l'étape d'interprétation sémantique du contenu de l'image grâce à la manipulation d'informations symboliques.<br /><br />Une fois l'image couleur acquise par la caméra, se pose la question du choix de l'espace de représentation de la couleur qui est le mieux adapté aux traitements à effectuer sur l'image. Dans la première partie, nous décrivons la détermination d'espaces couleur hybrides adaptés à des problèmes spécifiques de segmentation. L'approche proposée analyse les distributions des points-couleur dans différents espaces de représentation de la couleur afin de constituer un espace hybride adapté aux classes de pixels à distinguer. Cette démarche est fondée sur l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels pour la construction des classes de pixels.<br /><br />Il n'existe pas toujours une correspondance bijective entre chaque nuage de points-couleur représentant les pixels dans un espace couleur et chaque région de l'image. Par conséquent, l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels ne permet pas toujours de reconstruire les classes de pixels qui correspondent aux régions. Lors de la deuxième partie, nous détaillons une méthode de segmentation par classification de pixels qui tente de répondre à ce problème en analysant au même titre les propriétés colorimétriques des pixels et leur répartition spatiale dans l'image.<br /><br />Une fois que les régions sont reconstruites, elles peuvent être analysées afin notamment de reconnaître les objets qu'elles représentent. La troisième partie est dédiée à la reconnaissance d'objets éclairés avec différents illuminants. Nous y présentons un modèle original qui décrit les variations des couleurs des pixels provoquées par des changements d'illuminant. Ce modèle est utilisé afin de définir la fonction qui pour chaque comparaison entre l'image requête et une image candidate, transforme le couple constitué par les histogrammes couleur en un couple d'histogrammes couleur spécifiques. Ces histogrammes spécifiques sont calculés de telle sorte que leur intersection indique si les deux objets contenus dans les deux images sont semblables ou non, et ce quelque soient les sources d'éclairage utilisées lors des acquisitions des images

Les lustres sont un type de céramiques produites dans le bassin méditerranéen entre le VIIIe et le XVIe siècle. Les potiers de cette époque ont mis au point un procédé permettant d'obtenir à la surface de la céramique une structure à base de nanoparticules de métaux nobles (cuivre et/ou argent). Cette structure est à l'origine des propriétés colorimétriques exceptionnelles des lustres. En effet, la couleur de ces objets change lorsque l'angle d'observation change. Le travail de recherche présenté dans cet ouvrage avait pour but d'une part de caractériser les effets optiques observés et d'autre part de modéliser ces effets. <br /><br />Parmi les phénomènes entrant en jeu, on retrouve des effets d'absorption plasmon, des effets d'interférences et des effets de diffusion. Par ailleurs, des effets d'interférences en dehors de la direction spéculaire ont été mis en évidence. Le travail de modélisation a consisté à développer la simulation de ces effets d'interférence hors spéculaire puis à intégrer dans un même modèle les effets listés précédemment ayant la particularité d'intervenir à des échelles différentes et d'être décrits par des modèles spécifiques. Les spectres obtenus avec le modèle ainsi développé reproduisent les effets de couleur observés.<br /><br />Enfin, le travail de caractérisation effectué sur plus de 200 échantillons provenant de toutes les époques et des principaux centres de production a permis pour la première fois d'obtenir une vue globale de l'ensemble de la production de céramiques lustrées et de mettre en avant des pistes de réflexion sur l'évolution de la technique et le savoir faire des potiers de l'époque.

La première partie analyse les méthodes utilisées dans le domaine, justifie l'existence de différents niveaux de représentation et de traitement de l'information visuelle, puis explicite les cinq niveaux (IMAGE, INDICES D'IMAGE, INDICES DE SCHENE, OBJET et SCHENE) que nous distinguons. La seconde partie décrit, du niveau IMAGE au niveau INDICES DE SCHENE, une expérimentation de l'inférence de formes à partir des contours dans le domaine restreint d'objets solides du monde des blocs. S'appuyant sur les résultats obtenus, la troisième partie expose comment la stéréovision et la couleur s'intègrent au sein des niveaux préconisés, et comment ils permettent d'atteindre le niveau OBJET pour des objets flexibles filiformes. Ces apports sont illustrés par une application au domaine industriel: l'identification et la localisation de fils électriques dans un contexte d'automatisation de la production des ensembles câbles-connecteurs

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Cette thèse porte sur le traitement automatique d'images couleur, et son application à la robotique dans des environnements semi-structurés d'extérieur. Nous proposons une méthode de navigation visuelle pour des robots mobiles en utilisant une caméra couleur. Les domaines d'application de ce travail se situent dans l'automatisation de machines agricoles, en vue de la navigation automatique dans un réseau de chemins (pour aller d'une ferme à un champ par exemple). Nous présentons tout d'abord une analyse des principaux travaux de recherche dans la littérature sur la navigation visuelle. Une chaîne de pré-traitement pour le rendu couleur d'images numériques mono-capteur dotées d'un filtre Bayer est présentée ; elle se base sur une étude des techniques de démosaïquage, le calibrage chromatique d'images (balance de blancs) et la correction gamma. Une méthode d'interprétation monoculaire de la scène courante permet d'extraire les régions navigables et un modèle 2D de la scène. Nous traitons de la segmentation d'une image couleur en régions, puis de la caractérisation de ces régions par des attributs de texture et de couleur, et enfin, de l'identification des diverses entités de la scène courante (chemin, herbe, arbre, ciel, champ labouré,&). Pour cela, nous exploitons deux méthodes de classification supervisée : la méthode de Support Vector Machine) (SVM) et celle des k plus proches voisins (k-PPV). Une réduction d'information redondante par une analyse en composantes indépendantes (ACI) a permis d'améliorer le taux global de reconnaissance. Dans un réseau de chemins, le robot doit reconnaître les intersections de chemins lui permettant (a) dans une phase d'apprentissage, de construire un modèle topologique du réseau dans lequel il va devoir se déplacer et (b) dans une phase de navigation, de planifier et exécuter une trajectoire topologique définie dans ce réseau. Nous proposons donc une méthode de détection et classification du chemin: ligne droite, virage gauch e, virage droite, carrefour en X, en T ou en Y. Une approche pour la représentation de la forme et de la catégorisation des contours (Shape Context) est utilisée à cet effet. Une validation a été effectuée sur une base d'images de routes ou chemins de campagne. En exploitant cette méthode pour détecter et classifier les noeuds du réseau de chemins, un modèle topologique sous forme d'un graphe est construit; la méthode est validée sur une séquence d'images de synthèse. Enfin, dans la dernière partie de la thèse, nous décrivons des résultats expérimentaux obtenus sur le démonstrateur DALA du groupe Robotique et IA du LAAS-CNRS. Le déplacement du robot est contrôlé et guidé par l'information fournie par le système de vision à travers des primitives de déplacement élémentaires (Suivi-Chemin, Suivi-Objet, Suivi-Bordure,...). Le robot se place au milieu du chemin en construisant une trajectoire à partir du contour de cette région navigable. Étant donné que le modèle sémantique de la scène est produit à basse fréquence (de 0,5 à 1Hz) par le module de vision couleur, nous avons intégré avec celui-ci, un module de suivi temporel des bords du chemin (par Snakes), pour augmenter la fréquence d'envoi des consignes (de 5 à 10 Hz) au module de locomotion. Modules de vision couleur et de suivi temporel doivent être synchronisés de sorte que le suivi puisse être réinitialisé en cas de dérive. Après chaque détection du chemin, une trajectoire sur le sol est planifiée et exécutée; les anciennes consignes qui ne sont pas encore exécutées sont fusionnées et filtrées avec les nouvelles, donnant de la stabilité au système.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la navigation et à l'orientation d'un robot à l'aide de mesures d'angles, sans information de distance ni reconstitution de l'environnement.<br /><br />Des modèles issus d'expériences sur des abeilles ont montré qu'une approche minimaliste suffit pour une tâche de retour au nid à orientation connue. Nous analysons les conséquences d'une erreur d'orientation et les modes de fonctionnement dégradés qui restent possibles mais insatisfaisants.<br /><br />Nous élaborons une méthode originale et minimale de réorientation, appelée « compas visuel ». L'observation de trois panoramas d'orientation connue et une approximation au premier ordre suffisent pour mémoriser de quoi s'orienter. Nous comparons le compas visuel avec une seconde méthode plus simple et approximative. Nous montrons formellement et expérimentalement que leur précision est suffisante pour naviguer et que leur champ d'action peut être arbitrairement étendu par construction d'une carte cognitive.

Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une thèse CIFRE avec le laboratoire IRCOM-SIC à Poitiers et l'entreprise GABILLY située à Limoges. Cette société fabrique des chaussures orthopédiques grâce aux mesures sur le pied effectuées manuellement par un podo-orthésiste. La précision est de +/- 4 mm. Cette société souhaite développer un système de métrologie du pied pour obtenir une précision de 1 mm. Les informations fournies par un tel système doivent aussi donner des indications de pression du pied. Ce système dépend des contraintes imposées par la prise de mesure sur le patient, par la difficulté de numériser et modéliser l'objet entier, par le choix du système d'acquisition et de la modélisation. Le système à développer doit être le plus simple possible, entièrement automatique, le moins cher possible et doit être géré par un ordinateur PC standard. Il doit permettre d'extraire à partir du pied humain un nuage de points. Le projet a été envisagé sous un axe vision à l'aide de caméras couleur. Une technique d'étalonnage particulière avec une simple mire plane a été mise en place pour faciliter la prise en main du système. La détection de la mire est effectuée par la transformée de Hough. Le système d'acquisition en trois dimensions pour le pied humain est un système de vision passive. Les méthodes mises en oeuvre doivent permettre de traiter n'importe quel type de pied donc de peau, quelque soit la couleur, la forme ou la texture. Dans un premier temps, une étude sur la peau humaine a permis de choisir un espace de représentation de la couleur et une couleur particulière pour le fond du système. Les images du pied sont segmentées par une méthode spécifique afin d'éliminer tous les pixels n'appartenant pas au pied. La segmentation est effectuée dans l'espace Teinte-Luminance-Saturation et par une opération de dilatation géodésique. Les points de pression sont obtenus par un traitement spécifique de l'histogramme de l'image de la Teinte segmentée. Ensuite, plu-sieurs méthodes de reconstruction 3D ont été mises en place pour extraire un nuage de points 3D appartenant à la surface du pied. La première méthode est une technique de reconstruction par projection et la deuxième est basée sur la stéréovision dont la mise en correspondance des points est faite par corrélation. La modélisation ou reconstruction de surface du nuage de points obtenu n'est pas le premier objectif mais elle permet de valider les méthodes d'extraction de nuages de points, plusieurs méthodes de reconstruction de surfaces ont été expérimentées sur des nuages de points organisés et non organisés. Finalement, deux systèmes d'acquisition ont été développés : 2D et 3D. Le système 2D est inclus dans le système 3D et il permet la fabrication des semelles orthopédiques qui représentent cinquante des cas rencontrés. Les informations extraites sont les contours de la plante du pied, la métrologie et les points de pression. Les fichiers de nuage de points obtenus sont directement exploitables par les logiciels de conception assistée par ordinateur.