Dans le domaine de l'analyse de documents on voudrait être capable de traiter automatiquement n'importe quel genre de documents numériques et d'extraire l' information la plus importante. Plus précisément, on voudrait connaître la configuration du document,identifier chacune de ses parties et reconnaître ses contenus, pour faire des requêtes par le contenu du document lui-même mais aussi, parmi des documents différents. Ceci est une problème difficile qui a suscité un nombre important de travaux à différents niveaux. On a développé un ensemble de techniques destinés à pré-traiter les images numériques afin d'augmenter leurs qualités, en réduisant le bruit provenant des systèmes d'acquisition et en minimisant les effets de la dégradation des documents. On trouve aussi, beaucoup de travaux destinés à la segmentation de zones d'intérêts du fond du document. Finalement, depuis les années 60 à aujourd'hui un nombre important des descripteurs on été proposé pour représenter ces zones d'intérêts.<br /><br />Dans ce thèse, nous avons travaillé sur la description des formes et la fusion de classificateurs pour les appliquer à la reconnaissance de graphiques. Dans la reconnaissance de formes, beaucoup d'applications sont confrontées au problème de description de grands ensembles de formes complexes pour les reconnaître, mais aussi pour les identifier dans des grandes bases de données. En plus du nombre important de formes on doit également faire face aux problèmes de similitude des formes ou de variabilité des classes des symboles. Dans ces cas, un point clé dans le processus de la reconnaissance des formes est la définition de descripteurs ayant une grande capacité de discrimination. Malheureusement, un seul descripteur ne suffit pas pour obtenir des résultats satisfaisants et donc, nous devons combiner l'information provenant de différentes sources pour améliorer le comportement global du système de reconnaissance. Cette combinaison est réalisée par un mécanisme de fusion des classificateurs.<br /><br />Par rapport aux descriptions des formes, traditionnellement les symboles graphiques ont été représentés par des descripteurs structurelles, construits à partir d'une représentation vectorielle. Les méthodes de vectorisation sont sensibles aux bruits et aux distorsions des symboles ébauchés. On peut essayer de contourner ce problème en définissant une grammaire de descripteurs ou en construisant des modèles déformables des symboles. Une autre possibilité, celle poursuivie dans ce mémoire, est d'utiliser des descripteurs que n'ont pas besoin d'une représentation vectorielle. Dans le contexte de la description des formes on a proposé un descripteur basé sur la transformation de ridgelets qu'on peut définir comme: multiresolution, polaire, en 2D et qui préserve l'information d'invariance aux similitudes. D'un autre coté, malgré qu'on puisse considérer ce descripteur comme un seul, il nous offre une représentation des formes permettant de la décomposer en groupes de coefficients de ridgelets qui sont chacun définis comme un descripteur. De cette manière, pour chaque descripteur, nous avons entraîné des classifieurs qui sont combinés linéairement en utilisant des règles de combinaison: IN (Indépendant et Normale) et DN (Dépendant et Normal), que minimisent l'erreur de classification pour ces classifieurs par rapport à un ensemble de contraintes. <br /><br />Ces développements théoriques ont été validés à partir d'un ensemble de résultats expérimentaux. Les descripteurs ridgelets décrivent mieux les symboles que d'autres descripteurs plus classiques. Les règles de fusion IN et DN réduisent l'erreur de classification par rapport aux autres méthodes de références. Enfin, la méthode IN appliquée aux descripteurs de ridgelets, en combinaison avec des classificateurs du genre "boosting", aboutie à un taux de reconnaissance d'environ 100% sur la base de données définies au workshop GREC'03.

Cette thèse présente une méthodologie appliquée à la caractérisation de la dynamique de structures déformables sur des séquences temporelles (2D+t). Des indicateurs sont proposés pour estimer la mobilité de formes non-rigides, à partir de leurs contours. Deux approches complémentaires sont développées: En premier lieu, les descripteurs de forme sont utilisés pour quantifier les déformations globales des formes, et pour estimer des repères géométriques spécifiques. La deuxième approche repose sur l'appariement difféomorphique pour déterminer une paramétrisation unifiée des formes, afin de décrire les déformations. Une évaluation permet d'apprécier la qualité des indicateurs en termes de coût algorithmique, de robustesse face aux données altérées, et de capacité à différencier deux séquences.Cette approche de caractérisation est appliquée à des séquences IRM dynamiques de la cavité pelvienne, où les principaux organes pelviens (vessie, utérus-vagin, rectum) ont une grande variabilité morphologique, ils se déplacent et se déforment. Cette caractérisation est validée dans le cadre de deux applications. L'analyse statistique effectuée sur un ensemble de séquences permet de mettre en évidence des comportements caractéristiques des organes, d'identifier des références anatomiquement significatives, et d'aider à l'interprétation des diagnostics des organes. Aussi, dans le contexte de la réalisation d'une modélisation de la dynamique pelvienne patiente-spécifique, la caractérisation vise à évaluer quantitativement la précision de la modélisation, en utilisant l'IRM dynamique comme vérité-terrain. Ainsi, elle apporte des indications sur la correction des paramètres du modèle. / This thesis presents a methodology for the characterization of the dynamics of deformable structures on time-series data (2D+t). Some indicators are proposed in order to estimate non-rigid shape variations from their contours. Two complementary approaches are developed : First, shape descriptors are used to quantify the global deformations of the shapes, and to estimate specific geometric references. The second approach relies on the diffeomorphic mapping to determinate a unified parametrization of the shapes. Then, features are used to describe the deformations locally. Furthermore, the methodology has an evaluation step which consists in the assessment of the quality of the indicators in the algorithmic complexity, in the stability against data with a small variability, and in the ability to differentiate two sequences.The characterization is applied to dynamic MRI sequences of the pelvic cavity, where the main pelvic organs (bladder, uterus-vagina, rectum) have a high morphological variability, they undergo displacements and deformations. The characterization is validated within the context of two applications. Firslty, a statistical analysis is carried out on a set of sequences. It allows to highlight some properties of the organ behaviors, and to identify meaningful anatomical landmarks. The analysis helps also for the automatic interpretation of the organ diagnoses. Secondly, within the context of the development of a patient-specific pelvic dynamics modeling system, the characterization aims at assessing quantitatively the modeling precision. It uses the dynamic MRI as a ground truth. Thereby, it brings some clues about the correction of the model parameters.

Les agrégats de suie émis par les processus de combustion dans les turbines aéronautiques contribuent à modifier le bilan radiatif de l'atmosphère et la qualité de l'air. La connaissance de leurs caractéristiques physiques et chimiques est indispensable pour évaluer leur rôle dans les processus physico-chimiques atmosphériques et leur impact sur l'environnement et la santé publique. Dans ce contexte, notre étude vise à déterminer la taille et la morphologie d'agrégats de suie aéronautique à partir de mesures expérimentales menées en microscopie électronique en transmission (MET) et en tomographie électronique.Nous avons réalisé des clichés MET d'agrégats de suie émis par des turboréacteurs aéronautiques. Nous avons établi une méthode pour caractériser la morphologie des agrégats en déterminant leur allongement, leur compacité et la tortuosité de leur contour en analysant leur projection. Nous avons également développé un logiciel de traitement et d'analyse des images MET qui permet de reconstruire en 3D un agrégat à partir de ses projections et l'analyse de ses caractéristiques dimensionnelles et morphologiques à partir de sa reconstruction. Les résultats obtenus nous ont permis d'étudier la validité des relations liant les caractéristiques microphysiques 2D et 3D proposées dans la littérature et d'en proposer de nouvelles pour les agrégats étudiés.Ces résultats constituent la première caractérisation morphologique 3D d'agrégats de suie aéronautique à partir d'analyses par MET et tomographie électronique. Ils montrent que les propriétés morphologiques de ces agrégats ne permettent pas d'utiliser la méthode d'ensemble pour déterminer la dimension fractale massique. / Soot aggregates emitted by aircraft engines' combustion processes are involved in the modification of the global radiative budget and the air quality. The knowledge of their physical and chemical characteristics is a prerequisite to any evaluation of the way they may act in the atmospheric physical and chemical processes and their impact on the environment and public health. In this context, our study aims at determining the size and morphological characteristics of aircraft soot aggregates on the basis of experimental measurements by transmission electron microscopy (TEM) and electron tomography.We have acquired TEM pictures of soot aggregates emitted by aircraft engines. We have established a method to characterize the morphology of these aggregates by determining their elongation, their compacity and the tortuosity of their edge. This method is based on the analysis of their TEM projection. Besides, we have developed a software to process and analyse TEM pictures. It allows to reconstruct aggregates from their projections and to determine their size and morphological characteristics. Our results have lead us to study the validity of the relationships linking the 2D and 3D microphysical characteristics presented in the literature and to suggest new ones for the studied aggregates.These results constitute the first 3D morphological and size characterizations of aircraft soot aggregates using TEM and electron tomography. They highlight the fact that the morphological properties of these aggregates do not fulfil the hypotheses required for the use of the collective method to determine the mass fractal dimension.

Dans l’état de l’art actuel, la reconnaissance de symboles signifie généralement la reconnaissance des symboles isolés. Cependant, ces méthodes de reconnaissance de symboles isolés ne sont pas toujours adaptés pour résoudre les problèmes du monde réel. Dans le cas des documents composites qui contiennent des éléments textuels et graphiques, on doit être capable d’extraire et de formaliser les liens qui existent entre les images et le texte environnant, afin d’exploiter les informations incorporées dans ces documents.Liés à ce contexte, nous avons d’abord introduit une méthode de reconnaissance graphique basée sur la programmation dynamique et la mise en correspondance de caractéristiques issues de la transformée de Radon. Cette méthode permet d’exploiter la propriété de cette transformée pour inclure à la fois le contour et la structure interne des formes sans utiliser de techniques de compression de la représentation du motif dans un seul vecteur et qui pourrait passer à côté d’informations importantes. La méthode surpasse en performances les descripteurs de forme de l’état de l’art, mais reste principalement adapté pour la reconnaissance de symboles isolés seulement. Nous l’avons donc intégrée dans une approche complètement nouvelle pour la reconnaissance de symboles basé sur la description spatio-structurelle d’un «vocabulaire» de primitives visuelles extraites. La méthode est basée sur les relations spatiales entre des paires de types étiquetés de ce vocabulaire (dont certains peuvent être caractérisés avec le descripteur mentionné précédemment), qui sont ensuite utilisées comme base pour construire un graphe relationnel attribué (ARG) qui décrit des symboles. Grâce à notre étiquetage des types d’attribut, nous évitons le problème classique NP-difficile d’appariement de graphes. Nous effectuons une comparaison exhaustive avec d’autres modèles de relations spatiales ainsi qu’avec l’état de l’art des approches pour la reconnaissance des graphismes afin de prouver que notre approche combine efficacement les descripteurs statistiques structurels et globaux et les surpasse de manière significative.Dans la dernière partie de cette thèse, nous présentons une approche de type sac de caractéristiques utilisant les relations spatiales, où chaque paire possible primitives visuelles est indexée par sa configuration topologique et les types visuels de ses composants. Ceci fournit un moyen de récupérer les symboles isolés ainsi que d’importantes parties connues de symboles en appliquant soit un symbole isolée comme une requête soit une collection de relations entre les primitives visuelles. Finalement, ceci ouvre des perspectives vers des processus de reconnaissance de symboles fondés sur le langage naturel / In the current state-of-the-art, symbol recognition usually means recognising isolated symbols. However, isolated symbol recognition methods are not always suitable for solving real-world problems. In case of composite documents that contain textual and graphical elements, one needs to be able to extract and formalise the links that exist between the images and the surrounding text, in order to exploit the information embedded in those documents.Related to this context, we first introduce a method for graphics recognition based on dynamic programming matching of the Radon features. This method allows to exploit the Radon Transform property to include both boundary and internal structure of shapes without compressing the pattern representation into a single vector that may miss information. The method outperforms all major set of state-of-the-art of shape descriptors but remains mainly suited for isolated symbol recognition only. We therefore integrate it in a completely new approach for symbol recognition based on the spatio-structural description of a ‘vocabulary’ of extracted visual primitives. The method is based on spatial relations between pairs of labelled vocabulary types (some of which can be characterised with the previously mentioned descriptor), which are further used as a basis for building an attributed relational graph (ARG) to describe symbols. Thanks to our labelling of attribute types, we avoid the general NP-hard graph matching problem. We provide a comprehensive comparison with other spatial relation models as well as state-of-the-art approaches for graphics recognition and prove that our approach effectively combines structural and statistical descriptors together and outperforms them significantly.In the final part of this thesis, we present a Bag-Of-Features (BOFs) approach using spatial relations where every possible pair of individual visual primitives is indexed by its topological configuration and the visual type of its components. This provides a way to retrieve isolated symbols as well as significant known parts of symbols by applying either an isolated symbol as a query or a collection of relations between the important visual primitives. Eventually, it opens perspectives towards natural language based symbol recognition process

Le diagnostic assisté par ordinateur du cancer du sein devient de plus en plus une nécessité vu la croissance exponentielle du nombre de mammographies effectuées chaque année. En particulier, le diagnostic des masses mammaires et leur classification suscitent actuellement un grand intérêt. En effet, la complexité des formes traitées et la difficulté rencontrée afin de les discerner nécessitent l'usage de descripteurs appropriés. Dans ce travail, des méthodes de caractérisation adaptées aux pathologies mammaires sont proposées ainsi que l'étude de différentes méthodes de classification est abordée. Afin de pouvoir analyser les formes des masses, une étude concernant les différentes techniques de segmentation est réalisée. Cette étude nous a permis de nous orienter vers le modèle du level set basé sur la minimisation de l'énergie de la région évolutive. Une fois les images sont segmentées, une étude des différents descripteurs proposés dans la littérature est menée. Cependant, ces propositions présentent certaines limites telles que la sensibilité au bruit, la non invariance aux transformations géométriques et la description générale et imprécise des lésions. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau descripteur intitulé les points terminaux du squelette (SEP) afin de caractériser les spiculations du contour des masses tout en respectant l'invariance à l'échelle. Un deuxième descripteur nommé la sélection des protubérances (PS) est proposé. Il assure de même le critère d'invariance et la description précise de la rugosité du contour. Toutefois, le SEP et le PS sont sensibles au bruit. Une troisième proposition intitulée le descripteur des masses spiculées (SMD) assurant une bonne robustesse au bruit est alors réalisée. Dans l'objectif de comparer différents descripteurs, une étude comparative entre différents classifieurs est effectuée. Les séparateurs à vaste marge (SVM) fournissent pour tous les descripteurs considérés le meilleur résultat de classification. Finalement, les descripteurs proposés ainsi que d'autres couramment utilisés dans le domaine du cancer du sein sont comparés afin de tester leur capacité à caractériser convenablement le contour des masses en question. La performance des trois descripteurs proposés et notamment le SMD est mise en évidence à travers les comparaisons effectuées.

Cette thèse se découpe en trois parties. Les deux premières portent sur le développement de méthodes pour la construction de modèles géométriques moyens et pour la comparaison de modèles. Plusieurs problématiques sont abordées, telles que la construction d'une cornée moyenne et la comparaison de cornées. Il existe à ce jour peu d'études ayant ces objectifs car la mise en correspondance de surfaces cornéennes est une problématique non triviale. En plus d'aider à développer la connaissance de l'anatomie cornéenne, la modélisation de la cornée normale permet de détecter tout écart significatif par rapport à la normale permettant un diagnostic précoce de pathologies. La seconde partie a pour objectif de développer une méthode pour reconnaître une surface parmi un groupe de surfaces à l’aide de leurs acquisitions pour une application de biométrie. L’idée est de quantifier la différence entre chaque surface et une surface donnée, et de déterminer un seuil permettant la reconnaissance. Deux méthodes sont proposées et une méthodologie en cascade utilisant ces deux méthodes afin de combiner les avantages de chacune est aussi proposée. La troisième et dernière partie porte sur une nouvelle méthode de décomposition en graphes de maillages 3D triangulés. Nous utilisons des cartes de courbures discrètes comme descripteur de forme afin de découper le maillage en différentes catégorie de carreaux. Ensuite un graphe d'adjacence est construit avec un nœud pour chaque carreau. Ces graphes sont utilisés pour extraire des caractéristiques géométriques décrites par des motifs (ou patterns), ce qui permet de détecter des régions spécifiques dans un modèle 3D, ou des motifs récurrents. / This thesis comprises three parts. The first two parts concern the development of methods for the construction of mean geometric models and for model comparison. Several issues are addressed, such as the construction of an average cornea and the comparison of corneas. Currently, there are few studies with these objectives because the matching of corneal surfaces is a non-trivial problem. In addition to help to develop a better understanding of the corneal anatomy, 3D models of normal corneas can be used to detect any significant deviation from the norm, thereby allowing for an early diagnosis of diseases or abnormalities using the shape of the cornea. The second part of this thesis aims to develop a method for recognizing a surface from a group of surfaces using their 3D acquisitions in a biometric application pertinent to the cornea. The concept behind this method is to quantify the difference between each surface and a given surface and to determine the threshold for recognition. Two complementary methods are proposed. A cascading methodology using both methods to combine the advantages of each method is also proposed. The third and final part of this thesis focuses on a new method for decomposing 3D triangulated meshes into graphs. We use discrete curvature maps as the shape descriptor to split the mesh in eight different categories. Next, an adjacency graph is built with a node for each patch. These graphs are used to extract geometric characteristics described by patterns that allow for the detection of specific regions in a 3D model or recurrent characteristics.

Réalisé en cotutelle avec Aix Marseille Université. / Cette thèse se découpe en trois parties. Les deux premières portent sur le développement de méthodes pour la construction de modèles géométriques moyens et pour la comparaison de modèles. Ces approches sont appliquées à la cornée humaine pour l’élaboration d’atlas et pour l’étude biométrique robuste. La troisième partie porte sur une méthode générique d'extraction d'informations dans un maillage en s'appuyant sur des propriétés différentielles discrètes afin de construire une structure par graphe permettant l'extraction de caractéristiques par une description sémantique. Les atlas anatomiques conventionnels (papier ou CD-ROM) sont limités par le fait qu'ils montrent généralement l'anatomie d'un seul individu qui ne représente pas nécessairement bien la population dont il est issu. Afin de remédier aux limitations des atlas conventionnels, nous proposons dans la première partie d’élaborer un atlas numérique 3D contenant les caractéristiques moyennes et les variabilités de la morphologie d'un organe, plus particulièrement de la cornée humaine. Plusieurs problématiques sont abordées, telles que la construction d'une cornée moyenne et la comparaison de cornées. Il existe à ce jour peu d'études ayant ces objectifs car la mise en correspondance de surfaces cornéennes est une problématique non triviale. En plus d'aider à développer une meilleure connaissance de l'anatomie cornéenne, la modélisation 3D de la cornée normale permet de détecter tout écart significatif par rapport à la "normale" permettant un diagnostic précoce de pathologies ou anomalies de la forme de la cornée. La seconde partie a pour objectif de développer une méthode pour reconnaître une surface parmi un groupe de surfaces à l’aide de leurs acquisitions 3D respectives, dans le cadre d’une application de biométrie sur la cornée. L’idée est de quantifier la différence entre chaque surface et une surface donnée, et de déterminer un seuil permettant la reconnaissance. Ce seuil est dépendant des variations normales au sein d’un même sujet, et du bruit inhérent à l’acquisition. Les surfaces sont rognées et trouées de façon imprévisible, de plus il n’y a pas de point de mise en correspondance commun aux surfaces. Deux méthodes complémentaires sont proposées. La première consiste à calculer le volume entre les surfaces après avoir effectué un recalage, et à utiliser ce volume comme un critère de similarité. La seconde approche s’appuie sur une décomposition en harmoniques sphériques en utilisant les coefficients comme des descripteurs de forme, qui permettront de comparer deux surfaces. Des résultats sont présentés pour chaque méthode en les comparant à la méthode la plus récemment décrite dans la littérature, les avantages et inconvénients de chacune sont détaillés. Une méthodologie en cascade utilisant ces deux méthodes afin de combiner les avantages de chacune est aussi proposée. La troisième et dernière partie porte sur une nouvelle méthode de décomposition en graphes de maillages 3D triangulés. Nous utilisons des cartes de courbures discrètes comme descripteur de forme afin de découper le maillage traité en huit différentes catégorie de carreaux (ou peak, ridge, saddle ridge, minimal, saddle valley, valley, pit et flat). Ensuite, un graphe d'adjacence est construit avec un nœud pour chaque carreau. Toutes les catégories de carreaux ne pouvant pas être adjacentes dans un contexte continu, des jonctions intermédiaires sont ajoutées afin d'assurer une cohérence continue entre les zones. Ces graphes sont utilisés pour extraire des caractéristiques géométriques décrites par des motifs (ou patterns), ce qui permet de détecter des régions spécifiques dans un modèle 3D, ou des motifs récurrents. Cette méthode de décomposition étant générique, elle peut être appliquée à de nombreux domaines où il est question d’analyser des modèles géométriques, en particulier dans le contexte de la cornée. / This thesis comprises three parts. The first two parts concern the development of methods for the construction of mean geometric models and for model comparison. These approaches are applied to the human cornea for the construction of atlases and a robust biometric study. The third part focuses on a generic method for the extraction of information in a mesh. This approach is based on discrete differential properties for building a graph structure to extract features using a semantic description. Conventional anatomical atlases (paper or CD-ROM) are limited by the fact they generally show the anatomy of a single individual who does not necessarily represent the population from which they originate. To address the limitations of conventional atlases, we propose in the first part of this thesis to construct a 3D digital atlas containing the average characteristics and variability of the morphology of an organ, especially that of the human cornea. Several issues are addressed, such as the construction of an average cornea and the comparison of corneas. Currently, there are few studies with these objectives because the matching of corneal surfaces is a non-trivial problem. In addition to help to develop a better understanding of the corneal anatomy, 3D models of normal corneas can be used to detect any significant deviation from the norm, thereby allowing for an early diagnosis of diseases or abnormalities using the shape of the cornea. The second part of this thesis aims to develop a method for recognizing a surface from a group of surfaces using their 3D acquisitions in a biometric application pertinent to the cornea. The concept behind this method is to quantify the difference between each surface and a given surface and to determine the threshold for recognition. This threshold depends on normal variations within the same subject and noise due to the acquisition system. The surfaces are randomly trimmed and pierced ; moreover, there is no common landmark on the surfaces. Two complementary methods are proposed. The first method consists of the computation of the volume between the surfaces after performing geometrical matching and the use of this volume as a criterion of similarity. The second approach is based on a decomposition of the surfaces into spherical harmonics using the coefficients as shape descriptors to compare the two surfaces. Each result of the proposed methods is compared to the most recent method described in the literature, with the benefits and disadvantages of each one described in detail. A cascading methodology using both methods to combine the advantages of each method is also proposed. The third and final part of this thesis focuses on a new method for decomposing 3D triangulated meshes into graphs. We use discrete curvature maps as the shape descriptor to split the mesh in eight different categories (peak, ridge, saddle ridge, minimal, saddle valley, valley, pit and flat). Next, an adjacency graph is built with a node for each patch. Because all categories of patches cannot be adjacent in a continuous context, intermediate junctions are added to ensure the continuous consistency between patches. These graphs are used to extract geometric characteristics described by patterns that allow for the detection of specific regions in a 3D model or recurrent characteristics. This decomposition method, being generic, can be used in many applications to analyze geometric models, especially in the context of the cornea.