Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Texte remanié de: Thèse de doctorat--Paris 11, 2005. / Bibliogr. p. 147-150. Résumé en français et en anglais. ISSN exact de la collection : 0078-3781.

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèse de doctorat--Signal et images--Paris--ENST, 2006. / Bibliogr. p. 215-221.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / L'obtention d'un aperçu microscopique de la structure interne et de la biologie de la glace de mer a traditionnellement été limitée à des méthodes d'échantillonnage destructives et intrusives par carottes de glace. Dans cette étude, nous présenterons un système révolutionnaire d'imagerie microscopique in situ conçu pour étudier les microstructures internes et les micro-organismes présents dans la glace de mer, sans avoir recours aux techniques d'échantillonnage conventionnelles. Ce nouveau système offre une vue inédite en temps réel de la vie dans cet environnement unique. La nature complexe et hétérogène de la glace de mer, avec sa matrice de glace, ses canaux de saumure, ses bulles d'air et ses diverses impuretés, a posé de nombreux défis d'ingénierie pour la mise au point de ce système d'imagerie. Le système développé est un microscope de terrain à multi-illumination et à géométrie d'imagerie réflective. Nous avons effectué des tests de validation dans la glace de mer de première année entre le 20 avril et le 3 mai 2023 dans la baie de Baffin. Malgré la fragilité inhérente à la matrice de la glace de mer, notre système d'imagerie nous a permis de capturer des images de microstructures et de micro-organismes avec des détails satisfaisants. La conception matérielle et logicielle de l'endoscope est présentée ainsi que les résultats de l'acquisition des images de la microstructure et de micro-organismes. Ces résultats démontrent collectivement le potentiel de ce nouveau système d'imagerie microscopique in situ à révolutionner la façon dont nous étudions la glace de mer et à fournir une compréhension plus approfondie de ses microstructures complexes et de ses micro-organismes vivants. Cette innovation recèle un immense potentiel pour faire progresser notre compréhension de la dynamique écologique, des processus biogéochimiques et des adaptations des micro-organismes dans la glace de mer. / Gaining microscopic insight into the internal structure and biology of sea ice has traditionally been limited to destructive and intrusive ice core sampling methods. In this study, we introduce a groundbreaking in situ microscopic imaging system designed to study the internal micro-structures and microorganisms within sea ice, all without the need for conventional sampling techniques. This novel system offers a never-before-seen real-time view of life within this unique environment. The complex and heterogeneous nature of sea ice, including its water crystal lattice, brine channels, air bubbles, and various impurities, presented numerous engineering challenges for developing this imaging system. The developed system is a field microscope with multi-illumination and *en-face* geometry. We conducted validations tests in first-year Arctic interior sea ice between April 20th and May 3rd 2023 in Baffin Bay. Despite the inherent fragility of the sea-ice matrix, our imaging system allowed us to capture images of microstructures and biota in satisfying detail. The hardware and software design of the endoscope are presented along with acquisition results of the microstructure and biota images. These findings collectively demonstrate the potential for this new in situ microscopy imaging system to revolutionize the way we study sea ice and provide a deeper understanding of its complex microstructures and living microorganisms. This innovation holds immense potential for advancing our understanding of ecological dynamics, biogeochemical processes, and microorganism adaptations in sea ice environments.

Estimer la pose de la caméra est un défi fondamental en réalité augmentée et permet la superposition d’un modèle à la réalité. Estimer précisément la pose est souvent critique en ingénierie d’infrastructures. Les images omnidirectionnelles ont un champ de vision supérieur aux images planaires communément utilisées en RA. Cette propriété peut bénéficier à l’estimation de la pose. Or, aucun travail ne présente de résultats montrant clairement un gain de précision. Notre objectif est de quantifier la précision de l’estimation de pose omnidirectionnelle et la tester en pratique. Nous proposons une méthode d’estimation de pose pour images omnidirectionnelles et en avons mesuré la précision par des simulations automatisées. Les résultats obtenus confirment que le champ de vision large des images omnidirectionnelles permet d’atteindre une précision de pose supérieure à celle d’images planaires. Nous avons également testé notre méthode sur des données tirées d’environnements réels et discutons les défis et limitations à son utilisation en pratique. / Camera pose estimation is a fundamental problem of augmented reality, and enables registration of a model to the reality. An accurate estimate of the pose is often critical in infrastructure engineering. Omnidirectional images cover a larger field of view than planar images commonly used in AR. This property can be beneficial to pose estimation. However, no existing work present results clearly showing accuracy gains. Our objective is therefore to quantify the accuracy of omnidirectional pose estimation and test it in practice. We propose a pose estimation method for omnidirectional images and have measured its accuracy using automated simulations. Our results show that the large field of view of omnidirectional images increases pose accuracy, compared to poses from planar images. We also tested our method in practice, using data from real environments and discuss challenges and limitations to its use in practice.

Traditionnellement, lorsqu'il s'agit de générer des images à haute résolution (HR) à partir d'images à basse résolution (LR), les méthodes proposées jusqu'à maintenant se sont principalement concentrées sur les techniques de super-résolution qui visent à récupérer l'image la plus probable à partir d'une image de basse qualité. En procédant de cette manière, on ignore le fait qu'il existe généralement de nombreuses versions valides d'images HR qui correspondent à une image LR donnée. L'objectif de ce travail est d'obtenir différentes versions d'images HR à partir d'une même image LR en utilisant un modèle adversarial génératif. On aborde ce problème sous deux angles différents. D'abord, on utilise des méthodes de super résolution, où en plus de l'image LR, le générateur peut être paramétré par une variable latente afin de produire différentes variations potentielles de l'image. Un tel conditionnement permet de moduler le générateur entre la récupération de l'image la plus proche de la vérité terrain et de variété d'images possibles. Les résultats démontrent notre supériorité en termes de reconstruction et de variété d'images hallucinées plausible par rapport à d'autres méthodes de l'état de l'art. La deuxième approche s'appuie sur les travaux de traduction d'image à image, en proposant une nouvelle approche où le modèle est conditionné sur une version LR du cible. Plus précisément, notre approche vise à transférer les détails fins d'une image source HR pour les adapter la structure générale, selon la version LR de celle-ci. On génère donc des images HR qui partagent les caractéristiques distinctives de l'image HR et qui correspond à l'image LR de la cible lors de la réduction d'échelle. Cette méthode diffère des méthodes précédentes qui se concentrent plutôt sur la traduction d'un style d'image donné en un contenu cible. Les résultats qualitatifs et quantitatifs démontrent des améliorations en termes de qualité visuelle, de diversité et de couverture par rapport aux méthodes de pointe telles que Stargan-v2. / Traditionally, when it comes to generating high-resolution (HR) images from a low-resolution (LR) images, the methods proposed so far have mainly focused on super-resolution techniques that aim at recovering the most probable image from low-quality image. Doing so ignores the fact that there are usually many valid versions of HR images that match a given LR image. The objective of this work is to obtain different versions of HR images from the same LR image using a generative adversarial model. We approach this problem from two different angles. First, we use super-resolution methods, where in addition to the LR image, the generator can be parameterized by a latent variable to produce different potential variations of the image. Such a conditioning allows to modulate the generator between retrieving the closest image to the ground truth and a variety of possible images. The results demonstrate our superiority in terms of reconstruction and variety of plausible hallucinated images compared to other state-of-the-art methods. The second approach builds on the work of image-to-image translation, by proposing a new approach where the model is conditioned on a LR version of the target. More precisely, our approach aims at transferring the fine details of an HR source image to fit the general structure, according to the LR version of it. We therefore generate HR images that share the distinctive features of the HR image and match the LR image of the target during downscaling. This method differs from previous methods that focus instead on translating a given image style into target content. Qualitative and quantitative results demonstrate improvements in visual quality, diversity, and coverage over state-of-the-art methods such as Stargan-v2.

Les domaines scientifiques, nécessitant l'imagerie d'objets de petites dimensions (micrométriques voire nanométriques) et peu émissifs, sont de plus en plus nombreux (physique des plasmas, astrophysique, physique des matériaux, biotechnologies,...) et les challenges posés par l'étude de ces objets en font un axe de recherche et de développement en constante évolution. Le travail présenté dans ce document a un objectif double : présenter les spécificités de l'instrumentation associée à ce domaine de recherche ainsi que les facteurs susceptibles d'améliorer la précision des systèmes d'imagerie ; présenter les techniques numériques d'analyse de données et de reconstruction capables de restituer des résolutions spatiales en adéquation avec les dimensions de l'objet étudié. La similitude des algorithmes d'analyse de données et de reconstruction appliqués à la fusion par confinement inertielle et à l'imagerie moléculaire de fluorescence, deux domaines scientifiques dont les enjeux sont très différents, montre combien l'imagerie d'objets de petites dimensions est un domaine de recherche à la frontière d'un grand nombre de disciplines scientifiques

Thèse de doctorat--Sciences de la terre--Rennes 1, 2004. / Contient aussi des textes en anglais. Bibliogr., 6 p. Notes bibliogr. Résumé en français et en anglais.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2000. / Titre de l'écran-titre (visionné le 17 juillet 2006). Publié aussi en version papier.