Les maladies du bois de la vigne sont responsables de pertes économiques importantes pour la filière viticole. Ces maladies d'origine fongique se manifestent notamment par une dégradation de la partie boisée du matériel végétal et par l'apparition erratique de symptômes caractéristiques sur la partie foliaire. Cette thèse est dédiée à l'étude de ces maladies (principalement l'esca) à l'aide de deux capteurs imageurs en proxidétection.La question de la détection des symptômes visibles est tout d'abord abordée à l'aide d'un capteur couleur RVB permettant d'acquérir une image par pied de manière automatique ou semi-automatique. La reconnaissance des symptômes est abordée en deux étapes, d'abord en considérant la classification à l'échelle de la feuille puis la détection à l'échelle du pied. La particularité de cette étude est l'inclusion de facteurs confondants dans le problème de classification, tirant partie de l'information de forme des symptômes de l'esca pour les différencier d'autres troubles et maladies. Dans ce but, une comparaison entre approches SIFT et approches transfer learning récentes est alors conduite. Les résultats nous poussent alors à considérer une architecture deep learning simple (RetinaNet) pour la détection des symptômes sur les images, permettant d'estimer un niveau d'atteinte pour chaque pied.Le second capteur utilisé, une caméra hyperspectrale couvrant le spectre de 500 nm à 1300 nm, tente de répondre à une problématique plus expérimentale, à savoir le comportement spectral des pieds atteints par la maladie pouvant déboucher sur une détection précoce des pieds malades mais sans symptômes foliaires. Un protocole expérimental et une base de données de spectres sont alors constitués pour l'occasion. Les méthodes de réduction de la dimensionnalité permettent d'exploiter l'information hyperspectrale voire d'isoler les longueurs d'onde associées à chacune des deux classes. Les données ne permettent cependant pas, pour la plage de longueur d'onde mesurée et dans les conditions d'acquisition terrain, de réaliser une détection précoce de la maladie sur les pieds sans symptômes.Les différences et similarités entre chacune de ces deux applications, en terme de constitution de base de données, d'algorithmes, de difficultés et de potentiel d'application en conditions réelles sont discutées tout au long du manuscrit. / Grapevine wood diseases in the vineyard are responsible for significant economic losses in the wine industry. These diseases of fungal origin are caracterised by a degradation of the wooded part of the plant material and by the erratic appearance of characteristic symptoms on the leaf part. This thesis is dedicated to the study of these diseases (mainly esca disase) using two imaging sensors and proximal sensing.The issue of visible symptom detection is first addressed using an RGB color sensor to acquire an image for each plant automatically or semi-automatically. The recognition of symptoms is approached in two stages, firstly by considering the classification at leaf-scale and then the detection at the plant-scale. The particularity of this study is the inclusion of confounding factors in the classification problem, taking advantage of the shape information of esca symptoms to differentiate them from other disorders and diseases. For this purpose, a comparison between SIFT approaches and recent transfer learning approaches is then conducted. The results then lead us to consider a simple deep learning architecture (RetinaNet) for the detection of the symptoms on the images, making it possible to estimate a level of disease severity for each vineplant.The second sensor used, a hyperspectral camera covering the spectrum from 500 nm to 1300 nm, tries to tackle a more experimental problem, namely the spectral behavior of the diseased plants which may lead to early detection of diseased plants without foliar symptoms. An experimental protocol and a database of spectra are then formed for the occasion. The dimensionality reduction methods make it possible to exploit the hyperspectral information or even to isolate the wavelengths associated with each class. However, the data do not allow, for the measured wavelength range and in the field acquisition conditions, to perform early detection of the disease on the plant without symptoms.The differences and similarities between each of these two applications, in terms of database constitution, algorithms, difficulties and application potential in real conditions are discussed throughout the manuscript.

Les travaux de cette thèse sont menés dans le cadre d’un projet porté par le centre de recherche LGI2P, (IMT Mines Ales). L’objectif final de ce projet vise à permettre le retour à l’emploi et à améliorer le quotidien des personnes malvoyantes atteintes de rétinite pigmentaire et de glaucome. Le dispositif final est conçu pour aider les personnes dans leurs activités en mobilité : détection d’obstacles, recherche d’indices visuels, en adressant les problèmes liés à l’éblouissement et à l’héméralopie dont souffrent ces utilisateurs potentiels.La contribution de cette thèse au projet se situe sur plusieurs plans. Tout d’abord, il était demandé de définir les paramètres caractérisant la vision résiduelle de chaque utilisateur. En effet, chaque patient a ses propres conditions de confort lumineux, qui dépendent en particulier de l’état d’avancement de sa pathologie : à chaque étape de l’évolution de leur maladie, les patients ont des limites spécifiques de luminosité minimale en dessous de laquelle ils ne perçoivent plus les détails dans une scène, et aussi de la luminosité maximale au-dessus de laquelle ils ressentent gêne et douleur. La définition de ces limitations en luminosité va permettre de paramétrer le dispositif et l’adapter à chaque utilisateur. Mais il n’existe pas de méthode pour mesurer ces niveaux de luminance limite. Nous avons donc participé à la conception et au développement de tests dédiés, et à la réalisation d’essais sur des sujets déficients visuels, dans le cadre d’un essai clinique piloté par le CHU de Nîmes et l’ARAMAV (institut spécialisé dans la rééducation fonctionnelle basse vision), pour l’aspect médical. Nous avons également proposé un nouveau test pour mesurer la sensibilité au contraste chromatique, toujours dans le but de mieux adapter les images affichées à la vision des utilisateurs.Nous avons ensuite travaillé sur la mise au point d’un prototype du dispositif (caméras et visiocasque de réalité virtuelle). Pour cela, nous avons dû choisir les équipements de capture et d’affichage d’images. Un travail de calibration colorimétrique sur ces équipements nous permet de relier grandeurs numériques (code RGB) et grandeurs physiques (luminance et chrominance). Cette étape est nécessaire pour réaliser les tests précités dans des conditions physiquement connues. Elle nous permet également de définir les caractéristiques physiques que devront posséder les équipements qui seront choisis pour réaliser le produit final, s’ils sont différents de ceux utilisés pendant nos travaux.Enfin, nous avons abordé la question des traitements à appliquer au signal capturé par la caméra. Nous avons proposé des traitements en temps réel sur la luminosité dans le but d’augmenter la luminosité dans les zones sombres de l’image et de baisser la luminosité dans les zones qui éblouissent le patient. Nous avons montré les limitations de l’imagerie classique et la nécessité de travailler sur des images HDR (high dynamic range) Nous avons comparé plusieurs méthodes pour permettre l’affichage de ces images HDR sur les écrans de plus faible dynamique, en recherchant les caractéristiques de l’image que ces méthodes doivent préserver au mieux, et en prenant en compte les performances visuelles des utilisateurs potentiels. Nous avons aussi proposé des traitements sur la couleur en augmentant le contraste et la saturation pour rendre les images mieux perceptibles par les patients qui souffrent de troubles de vision des couleurs. / This thesis is part of a project conducted by the LGI2P research center (IMT Mines Ales). The project's final aim is to help people with vision disorders suffering from retinitis pigmentosa and glaucoma get back to work and improve their daily lives. The final device is designed to help people in their mobility activities: detecting obstacles, searching for visual signals, by addressing problems related to dazzling and haemeralopia affecting these potential users.The research of this thesis has several contributions to the project. First of all, parameters characterizing the residual vision of each user had to be defined. Indeed, each patient has his own light comfort conditions, which depend in particular on his pathology's progress: at each stage of the evolution of their disease, patients have specific minimum luminosity limits below which they no longer perceive the details in a scene, and also on the maximum luminosity above which they feel discomfort and pain. The definition of these limitations in luminosity will make it possible to parameterize the device and adapt it to each user. But there is no method to measure these limiting luminance levels. We have therefore participated in the design and development of specialized tests, and in the conduct of trials on visually impaired subjects, as part of a clinical trial led by the Nîmes University Hospital and the ARAMAV (institute specializing in low vision functional rehabilitation), for medical research. We have also proposed a new test to measure sensitivity to chromatic contrast, always with the aim of better adjusting the images displayed to users' vision.Then, we developed a prototype of the device (cameras and virtual reality video headset). In order to achieve these results, we had to choose the image capture and display equipment. A colorimetric calibration work on these equipments allowed us to link digital quantities (RGB code) and physical quantities (luminance and chrominance). This stage is required to perform the above tests under physically known conditions. It also allowed us to define the physical characteristics of the equipment that would be selected to produce the final product, whether they are different from those required during our work.Finally, we discussed the processing to be applied to the signal captured by the camera. We have proposed real-time brightness treatments to increase brightness in dark areas of the image and decrease brightness in areas that dazzle the patient. We have presented the limitations of conventional imaging and the necessity to work on HDR (high dynamic range) images. We have compared several methods to allow the display of these HDR images on screens with lower dynamic range, looking for the image characteristics that these methods should better preserve, and taking into consideration the visual performance of potential users. We have also suggested color treatments by increasing contrast and saturation to make images more perceptible to patients with color vision disorders.

Ce travail utilise l'approche « problèmes inverses » pour la reconstruction dans deux domaines différents : l'holographie numérique de micro-particules et la deconvolution aveugle.<br />L'approche « problèmes inverses » consiste à rechercher les causes à partir des effets ; c'est-à-dire estimer les paramètres décrivant un système d'après son observation. Pour cela, on utilise un modèle physique décrivant les liens de causes à effets entre les paramètres et les observations. Le terme inverse désigne ainsi l'inversion de ce modèle direct. Seulement si, en règle générale, les mêmes causes donnent les mêmes effets, un même effet peut avoir différentes causes et il est souvent nécessaire d'introduire des a priori pour restreindre les ambiguïtés de l'inversion. Dans ce travail, ce problème est résolu en estimant par des méthodes d'optimisations, les paramètres minimisant une fonction de coût regroupant un terme issu du modèle de formation des données et un terme d'a priori.<br /><br />Nous utilisons cette approche pour traiter le problème de la déconvolution aveugle de données multidimensionnelles hétérogène ; c'est-à-dire de données dont les différentes dimensions ont des significations et des unités différentes. Pour cela nous avons établi un cadre général avec un terme d'a priori séparable, que nous avons adapté avec succès à différentes applications : la déconvolution de données multi-spectrales en astronomie, d'images couleurs en imagerie de Bayer et la déconvolution aveugle de séquences vidéo bio-médicales (coronarographie, microscopie classique et confocale).<br /><br />Cette même approche a été utilisée en holographie numérique pour la vélocimétrie par image de particules (DH-PIV). Un hologramme de micro-particules sphériques est composé de figures de diffraction contenant l'information sur la la position 3D et le rayon de ces particules. En utilisant un modèle physique de formation de l'hologramme, l'approche « problèmes inverses » nous a permis de nous affranchir des problèmes liées à la restitution de l'hologramme (effet de bords, images jumelles...) et d'estimer les positions 3D et le rayon des particules avec une précision améliorée d'au moins un facteur 5 par rapport aux méthodes classiques utilisant la restitution. De plus, nous avons pu avec cette méthode détecter des particules hors du champs du capteur élargissant ainsi le volume d'intérêt d'un facteur 16.