De nos jours, il est devenu de plus en plus simple pour qui que ce soit de prendre des photos avec des appareils photo numériques, de télécharger ces images sur l'ordinateur et d'utiliser différents logiciels de traitement d'image pour appliquer des modification sur ces images (compression, débruitage, transmission, etc.). Cependant, ces traitements entraînent des dégradations qui influent sur la qualité visuelle de l'image. De plus, avec la généralisation de l'internet et la croissance de la messagerie électronique, des logiciels sophistiqués de retouche d'images se sont démocratisés permettant de falsifier des images à des fins légitimes ou malveillantes pour des communications confidentielles ou secrètes. Dans ce contexte, la stéganographie constitue une méthode de choix pour dissimuler et transmettre de l'information.Dans ce manuscrit, nous avons abordé deux problèmes : l'évaluation de la qualité d'image et la détection d'une modification ou la présence d'informations cachées dans une image. L'objectif dans un premier temps est de développer une mesure sans référence permettant d'évaluer de manière automatique la qualité d'une image en corrélation avec l'appréciation visuelle humaine. Ensuite proposer un outil de stéganalyse permettant de détecter, avec la meilleure fiabilité possible, la présence d'informations cachées dans des images naturelles. Dans le cadre de cette thèse, l'enjeu est de prendre en compte l'imperfection des données manipulées provenant de différentes sources d'information avec différents degrés de précision. Dans ce contexte, afin de profiter entièrement de l'ensemble de ces informations, nous proposons d'utiliser la théorie des fonctions de croyance. Cette théorie permet de représenter les connaissances d'une manière relativement naturelle sous la forme d'une structure de croyances. Nous avons proposé une nouvelle mesure sans référence d'évaluation de la qualité d'image capable d'estimer la qualité des images dégradées avec de multiple types de distorsion. Cette approche appelée wms-EVreg2 est basée sur la fusion de différentes caractéristiques statistiques, extraites de l'image, en fonction de la fiabilité de chaque ensemble de caractéristiques estimée à travers la matrice de confusion. À partir des différentes expérimentations, nous avons constaté que wms-EVreg2 présente une bonne corrélation avec les scores de qualité subjectifs et fournit des performances de prédiction de qualité compétitives par rapport aux mesures avec référence.Pour le deuxième problème abordé, nous avons proposé un schéma de stéganalyse basé sur la théorie des fonctions de croyance construit sur des sous-espaces aléatoires des caractéristiques. La performance de la méthode proposée a été évaluée sur différents algorithmes de dissimulation dans le domaine de transformé JPEG ainsi que dans le domaine spatial. Ces tests expérimentaux ont montré l'efficacité de la méthode proposée dans certains cadres d'applications. Cependant, il reste de nombreuses configurations qui résident indétectables. / Nowadays it has become increasingly simpler for anyone to take pictures with digital cameras, to download these images to the computer and to use different image processing software to apply modifications on these images (Compression, denoising, transmission, etc.). However, these treatments lead to degradations which affect the visual quality of the image. In addition, with the widespread use of the Internet and the growth of electronic mail, sophisticated image-editing software has been democratised allowing to falsify images for legitimate or malicious purposes for confidential or secret communications. In this context, steganography is a method of choice for embedding and transmitting information.In this manuscript we discussed two issues : the image quality assessment and the detection of modification or the presence of hidden information in an image. The first objective is to develop a No-Reference measure allowing to automatically evaluate the quality of an image in correlation with the human visual appreciation. Then we propose a steganalysis scheme to detect, with the best possible reliability, the presence of information embedded in natural images. In this thesis, the challenge is to take into account the imperfection of the manipulated data coming from different sources of information with different degrees of precision. In this context, in order to take full advantage of all this information, we propose to use the theory of belief functions. This theory makes it possible to represent knowledge in a relatively natural way in the form of a belief structure.We proposed a No-reference image quality assessment measure, which is able to estimate the quality of the degraded images with multiple types of distortion. This approach, called wms-EVreg2, is based on the fusion of different statistical features, extracted from the image, depending on the reliability of each set of features estimated through the confusion matrix. From the various experiments, we found that wms-EVreg2 has a good correlation with subjective quality scores and provides competitive quality prediction performance compared to Full-reference image quality measures.For the second problem addressed, we proposed a steganalysis scheme based on the theory of belief functions constructed on random subspaces of the features. The performance of the proposed method was evaluated on different steganography algorithms in the JPEG transform domain as well as in the spatial domain. These experimental tests have shown the performance of the proposed method in some application frameworks. However, there are many configurations that reside undetectable.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur le problème de la perception de l’environnement en milieu urbain, complexe et dynamique et ce en présence de mesures extéroceptives bruitées et incomplètes obtenues à partir decapteurs embarqués. Le problème est formalisé sous l’angle de la fusion de données capteurs à l’aide d’une représentation spatiale de l’environnement. Ces travaux ont été réalisés pour la navigation autonome de véhicules intelligents dans le cadre du projet national ANR CityVIP. Après avoir considéré les principaux formalismes de modélisation de l’incertitude, un système de fusion de grilles spatio-référencées gérant l’incertitude avec des fonctions de croyances est étudié. Ce système est notamment capable de fusionner les mesures d’un lidar multi-nappes et multi-échos, obtenues à différents instants pour construire une carte locale dynamique sous la forme discrète d’une grille d’occupation évidentielle.Le principal avantage des fonctions de croyance est de représenter de manière explicite l’ignorance et ne nécessite donc pas d’introduire d’information à priori non fondée. De plus, ce formalisme permet d’utiliser facilement l’information conflictuelle pour déterminer la dynamique de la scène comme par exemple les cellules en mouvement. Le formalisme de grilles d’occupation évidentielles est présenté en détails et un modèle de capteur lidar multi-nappes et multi-echos est ensuite proposé. Deux approches de fusion séquentielle multi-grilles sont étudiées selon les paradigmes halocentréet égo-centré. Enfin, l’implémentation et les tests expérimentaux des approches sont décrits et l’injection d’informations géographiques connues a priori est étudiée. La plupart des travaux présentés ont été implémentés en temps réel sur un véhicule du laboratoire et de nombreux tests en conditions réelles ont été réalisés avec une interface d’analyse de résultat utilisant une rétro-projection dans une image grand angle. Les résultats ont été présentés dans 5 conférences internationales [Moras et al., 2010, Moras et al., 2011a, Moras et al., 2011b, Moras et al., 2012, Kurdej et al., 2012] etle système expérimental a servi à la réalisation de démonstrations officielles dans le cadre du projet CityVIP à Paris et lors de la conférence IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2011 en Allemagne. / The research presented in this thesis focuses on the problem of the perception of the urban environment which is complex and dynamic in the presence of noisy and incomplete exteroceptive measurements obtained from on-board sensors. The problem is formalized in terms of sensor data fusion with a spatial representation of the environment. This work has been carried out for the autonomous navigation of intelligent vehicles within the national project ANR CityVIP. After having considered various formalisms to represent uncertainty, a fusion of spatio-referenced grids managing uncertainty with belief functions is studied. This system is capable of merging multi-layers and multi-echoes lidar measurements, obtainedat different time indexes to build a dynamic local map as a discrete evidential occupancy grid. The main advantages of belief functions are, firstly, to represent explicitly ignorance, which reduces the assumptions and therefore avoid introducing wrong a priori information and, secondly, to easily use conflicting information to determine the dynamics of the scene such as movements of the cells. The formalism of evidential occupancy grids is then presented in details and two multi-layers and multi-echos lidar sensor models are proposed. The propagation of the information through geometrical transformations is formalized in a similar way of image transformation framework. Then, the implementation of the approach is described and the injection of prior geographic information is finally investigated. Most of the works presented have been implemented in real time on a vehicle and many tests in real conditions have been realized. The results of these researches were presented through five international conferences [Moras et al., 2010, Moras et al., 2011a, Moras et al., 2011b, Moras et al., 2012], [Kurdej et al., 2012] and the experimental vehicle was presented at the official demonstration project CityVIP in Paris and at the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2011, in Germany.

Notre thèse s'inscrit dans le cadre de la mise en place d'un observatoire des pratiques agricoles dans le bassin versant de la Vesle. L'objectif de ce système d'information agri-environnemental est de comprendre les pratiques responsables de la pollution de la ressource en eau par les pesticides d'origine agricole sur le territoire étudié et de fournir des outils pertinents et pérennes pour estimer leurs impacts. Notre problématique concerne la prise en compte de l'imperfection dans le processus de la fusion de données multi-sources et imparfaites. En effet, l'information sur les pratiques n'est pas exhaustive et ne fait pas l'objet d'une déclaration, il nous faut donc construire cette connaissance par l'utilisation conjointe de sources multiples et de qualités diverses en intégrant dans le système d'information la gestion de l'information imparfaite. Dans ce contexte, nous proposons des méthodes pour une reconstruction spatialisée des informations liées aux pratiques agricoles à partir de la télédétection, du RPG, d'enquêtes terrain et de dires d'experts, reconstruction qualifiée par une évaluation de la qualité de l'information. Par ailleurs, nous proposons une modélisation conceptuelle des entités agronomiques imparfaites du système d'information en nous appuyant sur UML et PERCEPTORY. Nous proposons ainsi des modèles de représentation de l'information imparfaite issues des différentes sources d'information à l'aide soit des ensembles flous, soit de la théorie des fonctions de croyance et nous intégrons ces modèles dans le calcul d'indicateurs agri-environnementaux tels que l'IFT et le QSA. / Our thesis is part of a regional project aiming the development of a community environmental information system for agricultural practices in the watershed of the Vesle. The objective of this observatory is 1) to understand the practices of responsible of the water resource pollution by pesticides from agriculture in the study area and 2) to provide relevant and sustainable tools to estimate their impacts. Our open issue deals with the consideration of imperfection in the process of merging multiple sources and imperfect data. Indeed, information on practices is not exhaustive and is not subject to return, so we need to build this knowledge through the combination of multiple sources and of varying quality by integrating imperfect information management information in the system. In this context, we propose methods for spatial reconstruction of information related to agricultural practices from the RPG remote sensing, field surveys and expert opinions, skilled reconstruction with an assessment of the quality of the information. Furthermore, we propose a conceptual modeling of agronomic entities' imperfect information system building on UML and PERCEPTORY.We provide tools and models of representation of imperfect information from the various sources of information using fuzzy sets and the belief function theory and integrate these models into the computation of agri-environmental indicators such as TFI and ASQ.

Cette thèse porte sur la problématique de reconnaissance automatique de systèmes dynamiques. Une méthodologie basée sur des modèles de séquences d'états est employée : les états permettent de décrire le système à un instant particulier tandis que des transitions permettent au système d'évoluer au cours du temps. Dans le cadre de la thèse, deux nouvelles méthodes de représentation et de reconnaissance de séquences d'états basées sur le Modèle des Croyances Transférables, modèle non probabiliste de raisonnement incertain basé sur les fonctions de croyance, sont proposées. La première méthode est déterministe et inspirée des travaux en Intelligence Artificielle, la seconde est stochastique et basée sur une généralisation aux fonctions de croyance des modèles de Markov cachés initialement développés dans la théorie des probabilités. Ces algorithmes, dont le cadre formel est générique, ont été intégrés dans un système de reconnaissance de mouvements humains dans les vidéos d'athlétisme que nous avons mis en place en collaboration avec l'Université de Crète dans le cadre du Réseau d'Excellence Européen SIMILAR. Les méthodes de reconnaissance de séquences ont été évaluées sur une base de 74 vidéos et comparées aux modèles de Markov cachés probabilistes.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur le problème de la perception de l'environnement en milieu urbain, complexe et dynamique et ce en présence de mesures extéroceptives bruitées et incomplètes obtenues à partir decapteurs embarqués. Le problème est formalisé sous l'angle de la fusion de données capteurs à l'aide d'une représentation spatiale de l'environnement. Ces travaux ont été réalisés pour la navigation autonome de véhicules intelligents dans le cadre du projet national ANR CityVIP. Après avoir considéré les principaux formalismes de modélisation de l'incertitude, un système de fusion de grilles spatio-référencées gérant l'incertitude avec des fonctions de croyances est étudié. Ce système est notamment capable de fusionner les mesures d'un lidar multi-nappes et multi-échos, obtenues à différents instants pour construire une carte locale dynamique sous la forme discrète d'une grille d'occupation évidentielle.Le principal avantage des fonctions de croyance est de représenter de manière explicite l'ignorance et ne nécessite donc pas d'introduire d'information à priori non fondée. De plus, ce formalisme permet d'utiliser facilement l'information conflictuelle pour déterminer la dynamique de la scène comme par exemple les cellules en mouvement. Le formalisme de grilles d'occupation évidentielles est présenté en détails et un modèle de capteur lidar multi-nappes et multi-echos est ensuite proposé. Deux approches de fusion séquentielle multi-grilles sont étudiées selon les paradigmes halocentréet égo-centré. Enfin, l'implémentation et les tests expérimentaux des approches sont décrits et l'injection d'informations géographiques connues a priori est étudiée. La plupart des travaux présentés ont été implémentés en temps réel sur un véhicule du laboratoire et de nombreux tests en conditions réelles ont été réalisés avec une interface d'analyse de résultat utilisant une rétro-projection dans une image grand angle. Les résultats ont été présentés dans 5 conférences internationales [Moras et al., 2010, Moras et al., 2011a, Moras et al., 2011b, Moras et al., 2012, Kurdej et al., 2012] etle système expérimental a servi à la réalisation de démonstrations officielles dans le cadre du projet CityVIP à Paris et lors de la conférence IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2011 en Allemagne.