Les capteurs 3D existants sont encore peu utilisés et ne permettent que l’acquisition de données 3D. En cas de nécessité de données 2D monochrome ou couleur, il faut alors obligatoirement ajouter un capteur supplémentaire et procéder au recalage des données. La société NT2I a décidé de développer sa propre solution afin de pouvoir rester maître de la chaîne d’acquisition. Mon travail a consisté en la conception d’un capteur spécifique intégrant couleur et calibration et au traitement des images issues de celui-ci. Pour cela, j’ai été amené à travailler sur l’extension du modèle LIP (Logarithmic Image Processing) pour des images couleur et à l’implémentation d’algorithmes temps réel / The existing 3D sensors aren’t much used and are only capable of capturing 3D dat. When 2D data are necessary, one has to use another camera and correlate the 2 images. NT2I has decided to develop its own solution in order to control the acquisition chain. My work has been to develop a specific camera with color, calibration, and image processing algorithms. In that purpose, I've worked on the extension of the LIP model (Logarithmic Image Processing) for color images and on the implementation of real time algorithms

Dans les applications de modélisation de l'environnement, on dispose généralement de plusieurs images<br />3D de la même scène prises de points de vue différents. Le recalage de ces vues consiste à estimer les<br />transformations rigides qui permettent de les ramener dans un référentiel commun. Cette thèse propose<br />des solutions pour réaliser le recalage automatique de nuages de points denses et non structurés acquis<br />par un scanner 3D/couleur à haute résolution, en vue de la construction de modèles 3D texturés d'objets<br />complexes. La première contribution de ce travail concerne l'utilisation de l'information couleur pour<br />améliorer les performances du recalage en utilisant l'algorithme ICP (Iterative Closest Point)<br />initialement conçu pour le traitement de données géométriques pures. Lorsque le niveau du bruit sur la<br />couleur n'est pas trop élevé, l'utilisation de cette information photométrique permet d'améliorer la<br />convergence de l'algorithme et de réduire l'erreur résiduelle de recalage dans l'espace 3D. Une étude<br />concernant la robustesse de la méthode au bruit sur la couleur montre qu'on peut diminuer l'effet négatif<br />des changements d'illumination en choisissant un espace couleur perceptuel qui permet de séparer les<br />composantes chromatiques de la composante intensité. La deuxième contribution de ce travail concerne<br />l'automatisation du processus de recalage. En effet, pour éviter que l'algorithme itératif de recalage ne<br />converge vers un minimum local, il est nécessaire de lui fournir une transformation initiale proche de la<br />solution exacte. Pour estimer cette transformation de manière automatique on recherche un ensemble de<br />paires de points couleur dans les deux nuages à apparier. Ces paires sont construites à partir de points<br />d'intérêt extraits des images couleur à l'aide du détecteur de Harris Précis Couleur. La transformation<br />3D initiale est ensuite estimée en appliquant l'algorithme RANSAC aux paires 3D résultant de<br />l'appariement précédent. Cette méthode permet d'éliminer l'influence des mauvais appariements couleur<br />et fournit généralement une initialisation correcte du processus de recalage. Les tests effectués sur des<br />images réelles illustrent les performances et la faisabilité des solutions proposées.

La simulation numérique est un outil de plus en plus utilisé pour la conception et le choix de matériaux composites. Celle-ci permet en effet de générer et tester numériquement des structures très diverses plus facilement et plus rapidement qu’avec des procédés de fabrication et de tests réels. Suite au choix d’un matériau virtuel et sa fabrication tangible, un retour sur expérience est nécessaire afin de valider simultanément la simulation et le procédé de fabrication. Pour cela, la numérisation des matériaux fabriqués permet de renvoyer une modélisation comparable aux structures virtuelles générées. Il devient possible d’appliquer les mêmes algorithmes de simulation et de vérifier les prévisions.Le sujet de cette thèse consiste donc en la modélisation de matériaux composites réels à partir d’images 3D, afin d’y retrouver le matériau virtuel originel. Des méthodes de traitement d’images sont appliquées aux images afin d’en extraire les informations sur la structure du matériau, c’est-à-dire la localisation de chaque constituant et, s’il y a lieu, de leurs orientations. Ces connaissances permettent théoriquement de simuler le comportement thermique et mécanique de structures constituées du matériau étudié.Cependant, en pratique, représenter fidèlement les composites demande de prendre une discrétisation très fine. Par conséquent, une structure macroscopique demande beaucoup trop de points de discrétisation et donc de temps de calcul et de mémoire pour simuler son comportement. Un aspect de la thèse consiste donc aussi en la détermination d’un matériau homogène équivalent, permettant d’alléger la charge de calcul pour les algorithmes de simulation. / Digital simulation is a wide-spreading tool for composite materials design and choice. Indeed it allows to generate and test digitally various structures more easily and quickly than with real manufacturing and tests processes. A feedback is needed following the choice and the fabrication of a virtual material in order to simultaneously validate the simulation and the fabrication process. With this aim, models similar to generated virtual structures are obtained by digitization of manufacturing materials. The same simulation algorithms can then be applied and allow to verify the forecasts. This thesis is also about the modelling of composite materials from 3D images, in order to rediscover in them the original virtual material. Image processing methods are applied to images to extract material structure data, i.e. each constituent localization, and orientation if applicable. These knowledge theoretically allow to simulate thermal and mechanical behavior of structures constituted of studied material. However to accurately represent composites requires practically a very small discretization step. Therefore behavior simulation of a macroscopic structure needs too much discretization points, and then time and memory. Hence a part of this thesis focuses also on determination of equivalent homogeneous material problem, which allows, when resolved, to lighten calculation time for simulation algorithms.

Nous présentations dans ce travail une méthode de représentation des formes volumiques 3D complexes. Nous dé nissons une forme volumique 3D par un ensemble de voxels extrait d'un traitement d'images Tomographiques 3D. cet ensemble est définit par sa fonction indicatrice. Notre objectif est le calcul d'une approximation analytique continue par morceau, compact, stable et robuste de la forme initiale, qui conserve ses propriétés topologiques et géométriques. Nous proposons une description de la forme par un ensemble minimum de boules incluses dans la forme et recouvrant son squelette. Nous démontrons le fait que cela revient à chercher un ensemble minimum de boules maximales recouvrant le squelette de la forme. Notre nouvelle représentation de la forme volumique, que nous appellerons MISS, donne une description optimal des cavités de la forme. Nous proposons un algorithme basé sur la triangulation de Delaunay 3D pour le calcul de la représentation MISS d'une forme volumique décrite par un ensemble de voxels. De cette représentation primaire nous arriverons à fournir une approximation par des primitives plus sophistiquées : cylindres, cônes et cylindres généralisés. Ainsi, nous proposons un algorithme pour calculer ces primitives à partir d'un réseau de boules. Le résultat nal est une description robuste intrinsèque de la forme initiale à la fois par des boules, cylindres, cônes et cylindres généralisés. Nous appliquons notre algorithme sur des images tomographique 3D du sol a n de fournir une description géométrique intrinsèque et robuste de l'espace poral ; cette description peut être, ensuite, utilisée pour la simulation des dynamiques biologiques du sol. / In this thesis we present a primary representation for complex 3D volume shape. We de fine a 3D volume shape by a set of voxels derived from a computed tomography volume image. In a theoretical point of view, this set of voxels defi nes its indicatrix function. The basic idea is to look for a compact, stable and robust piece wise analytic approximation of the shape which conserves its topological and geometrical properties. We propose to describe a volume shape by a minimal number of balls included within the shape and recovering the shape skeleton. We show that it is equivalent to find out a (fi nite) minimal set of "maximal balls" recovering the skeleton. In the case where the absolute values of the principal curvatures of the shape envelope are bounded above we prove that such a finite set does exist. Indeed, our new shape representation provides an optimal description of the shape cavities. We propose an algorithm based on Delaunay 3D triangulation to compute the MISS of a volume shape described by a set of voxels. Afterwards, this representation can be used to approximate the shape using more sophisticated primitives like cylinders, cones, generalized cylinders. We propose algorithms to provide optimal cylinders and cones from ball network. The final result is an intrinsic and robust description of the initial shape using both balls, cylinders, cones. This scheme can be extended by using also curved cylinders and curved cones. Finally, we apply our algorithm to 3D volume Computed Tomography soil data in order to provide intrinsic and robust geometrical description of pore space to be used for biological dynamics simulation and modeling.

Yes / In this paper, we introduce two novel models for processing real-life satellite images to quantify and then visualise their magnetic structures in 3D. We believe this multidisciplinary work is a real convergence between image processing, 3D visualization and solar physics. The first model aims to calculate the value of the magnetic complexity in active regions and the solar disk. A series of experiments are carried out using this model and a relationship has been indentified between the calculated magnetic complexity values and solar flare events. The second model aims to visualise the calculated magnetic complexities in 3D colour maps in order to identify the locations of eruptive regions on the Sun. Both models demonstrate promising results and they can be potentially used in the fields of solar imaging, space weather and solar flare prediction and forecasting.

Much research effort has been devoted to producing algorithms that contribute directly or indirectly to the extraction of 3D information from a wide variety of types of scenes and conditions of image capture. The research work presented in this thesis is aimed at three distinct applications in this area: interactively extracting 3D points from a pair of uncalibrated images in a flexible way; finding corresponding points automatically in high resolution images, particularly those of archaeological scenes captured from a freely moving light aircraft; and improving a correlation approach to dense disparity mapping leading to 3D surface reconstructions. The fundamental concepts required to describe the principles of stereo vision, the camera models, and the epipolar geometry described by the fundamental matrix are introduced, followed by a detailed literature review of existing methods. An interactive system for viewing a scene via a monochrome or colour anaglyph is presented which allows the user to choose the level of compromise between amount of colour and ghosting perceived by controlling colour saturation, and to choose the depth plane of interest. An improved method of extracting 3D coordinates from disparity values when there is significant error is presented. Interactive methods, while very flexible, require significant effort from the user finding and fusing corresponding points and the thesis continues by presenting several variants of existing scale invariant feature transform methods to automatically find correspondences in uncalibrated high resolution aerial images with improved speed and memory requirements. In addition, a contribution to estimating lens distortion correction by a Levenberg Marquard based method is presented; generating data strings for straight lines which are essential input for estimating lens distortion correction. The remainder of the thesis presents correlation based methods for generating dense disparity maps based on single and multiple image rectifications using sets of automatically found correspondences and demonstrates improvements obtained using the latter method. Some example views of point clouds for 3D surfaces produced from pairs of uncalibrated images using the methods presented in the thesis are included.

Dans le contexte d'un intérêt grandissant pour les systèmes stéréoscopiques, mais sans méthodes reproductible pour estimer leur qualité, notre travail propose une contribution à la meilleure compréhension des mécanismes de perception et de jugement humains relatifs au concept multi-dimensionnel de qualité d'image stéréoscopique. Dans cette optique, notre démarche s'est basée sur un certain nombre d'outils : nous avons proposé un cadre adapté afin de structurer le processus d'analyse de la qualité des images stéréoscopiques, nous avons implémenté dans notre laboratoire un système expérimental afin de conduire plusieurs tests, nous avons crée trois bases de données d'images stéréoscopiques contenant des configurations précises et enfin nous avons conduit plusieurs expériences basées sur ces collections d'images. La grande quantité d'information obtenue par l'intermédiaire de ces expérimentations a été utilisée afin de construire un premier modèle mathématique permettant d'expliquer la perception globale de la qualité de la stéréoscopie en fonction des paramètres physiques des images étudiée. / In a context of ever-growing interest in stereoscopic systems, but where no standardized algorithmic methods of stereoscopic quality assessment exist, our work stands as a step forward in the understanding of the human perception and judgment mechanisms related to the multidimensional concept of stereoscopic image quality. We used a series of tools in order to perform in-depth investigations in this direction: we proposed an adapted framework to structure the process of stereoscopic quality assessment, we implemented a stereoscopic system in our laboratory for performing various tests, we created three stereoscopic datasets with precise structures, and we performed several experimental studies using these datasets. The numerous experimental data obtained were used in order to propose a first mathematical framework for explaining the overall percept of stereoscopic quality in function of the physical parameters of the stereoscopic images under study.

This thesis deals with methods and algorithms used in computer vision for fully automatic reconstruction of exterior orientation in ordered and unordered sets of images captured by digital calibrated cameras without prior informations about camera positions or scene structure. Existing methods for key points detection, matching and relative orientation of images are described. Methods and strategies for merging submodels into global reconstruction including complex bundle adjustment are proposed. This thesis also adresses issues of direct and indirect georeferencing of images and orthophoto production problems. An outline related to technology of the capturing images by multiple camera systems is given and possible usage of oblique images is described, especially technology of the automatic 3D models texturing and measurements in one image using restrictive geometric conditions.

Dans le contexte d'un intérêt grandissant pour les systèmes stéréoscopiques, mais sans méthodes reproductible pour estimer leur qualité, notre travail propose une contribution à la meilleure compréhension des mécanismes de perception et de jugement humains relatifs au concept multi-dimensionnel de qualité d'image stéréoscopique. Dans cette optique, notre démarche s'est basée sur un certain nombre d'outils : nous avons proposé un cadre adapté afin de structurer le processus d'analyse de la qualité des images stéréoscopiques, nous avons implémenté dans notre laboratoire un système expérimental afin de conduire plusieurs tests, nous avons crée trois bases de données d'images stéréoscopiques contenant des configurations précises et enfin nous avons conduit plusieurs expériences basées sur ces collections d'images. La grande quantité d'information obtenue par l'intermédiaire de ces expérimentations a été utilisée afin de construire un premier modèle mathématique permettant d'expliquer la perception globale de la qualité de la stéréoscopie en fonction des paramètres physiques des images étudiée.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à un récent algorithme de segmentation d’images basé sur un processus de régularisation de graphes. L’objectif d’un tel algorithme est de calculer une fonction indicatrice de la segmentation qui satisfait un critère de régularité ainsi qu’un critère d’attache aux données. La particularité de cette approche est de représenter les images à l’aide de graphes de similarité. Ceux-ci permettent d’établir des relations entre des pixels non-adjacents, et ainsi de procéder à un traitement non-local des images. Afin d’en améliorer la précision, nous combinons cet algorithme à une seconde approche non-locale : des caractéristiques de textures. Un nouveau terme d’attache aux données est dans un premier temps développé. Inspiré des travaux de Chan et Vese, celui-ci permet d’évaluer l’homogénéité d’un ensemble de caractéristiques de textures. Dans un second temps, nous déléguons le calcul de l’attache aux données à un classificateur supervisé. Entrainé à reconnaitre certaines classes de textures, ce classificateur permet d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes, et ainsi de fournir une modélisation plus aboutie du problème. Cette seconde approche permet par ailleurs une segmentation multiclasse. Ces deux méthodes ont été appliquées à la segmentation d’images texturées 2D et 3D. / In this thesis, we improve a recent image segmentation algorithm based on a graph regularization process. The goal of this method is to compute an indicator function that satisfies a regularity and a fidelity criteria. Its particularity is to represent images with similarity graphs. This data structure allows relations to be established between similar pixels, leading to non-local processing of the data. In order to improve this approach, combine it with another non-local one: the texture features. Two solutions are developped, both based on Haralick features. In the first one, we propose a new fidelity term which is based on the work of Chan and Vese and is able to evaluate the homogeneity of texture features. In the second method, we propose to replace the fidelity criteria by the output of a supervised classifier. Trained to recognize several textures, the classifier is able to produce a better modelization of the problem by identifying the most relevant texture features. This method is also extended to multiclass segmentation problems. Both are applied to 2D and 3D textured images.