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L'analyse et la reconstruction automatique de scène urbaine 3D est un problème fondamental dans le domaine de la vision par ordinateur et du traitement numérique de la géométrie. Cette thèse présente des méthodologies pour résoudre le problème complexe de la reconstruction d'éléments urbains en 3D à partir de données aériennes Lidar ou bien de maillages générés par imagerie Multi-View Stereo (MVS). Nos approches génèrent une représentation précise et compacte sous la forme d'un maillage 3D comportant une sémantique de l'espace urbain. Deux étapes sont nécessaires ; une identification des différents éléments de la scène urbaine, et une modélisation des éléments sous la forme d'un maillage 3D. Le Chapitre 2 présente deux méthodes de classifications des éléments urbains en classes d'intérêts permettant d'obtenir une compréhension approfondie de la scène urbaine, et d'élaborer différentes stratégies de reconstruction suivant le type d'éléments urbains. Cette idée, consistant à insérer à la fois une information sémantique et géométrique dans les scènes urbaines, est présentée en détails et validée à travers des expériences. Le Chapitre 3 présente une approche pour détecter la 'Végétation' incluses dans des données Lidar reposant sur les processus ponctuels marqués, combinée avec une nouvelle méthode d'optimisation. Le Chapitre 4 décrit à la fois une approche de maillage 3D pour les 'Bâtiments' à partir de données Lidar et de données MVS. Des expériences sur des structures urbaines larges et complexes montrent les bonnes performances de nos systèmes. / Analysis and 3D reconstruction of urban scenes from physical measurements is a fundamental problem in computer vision and geometry processing. Within the last decades, an important demand arises for automatic methods generating urban scenes representations. This thesis investigates the design of pipelines for solving the complex problem of reconstructing 3D urban elements from either aerial Lidar data or Multi-View Stereo (MVS) meshes. Our approaches generate accurate and compact mesh representations enriched with urban-related semantic labeling.In urban scene reconstruction, two important steps are necessary: an identification of the different elements of the scenes, and a representation of these elements with 3D meshes. Chapter 2 presents two classification methods which yield to a segmentation of the scene into semantic classes of interests. The beneath is twofold. First, this brings awareness of the scene for better understanding. Second, deferent reconstruction strategies are adopted for each type of urban elements. Our idea of inserting both semantical and structural information within urban scenes is discussed and validated through experiments. In Chapter 3, a top-down approach to detect 'Vegetation' elements from Lidar data is proposed using Marked Point Processes and a novel optimization method. In Chapter 4, bottom-up approaches are presented reconstructing 'Building' elements from Lidar data and from MVS meshes. Experiments on complex urban structures illustrate the robustness and scalability of our systems.

La lecture automatique de plaques d’immatriculation de véhicule est considérée comme une approche de surveillance de masse. Elle permet, grâce à la détection /localisation ainsi que la reconnaissance optique, d’identifier un véhicule dans les images ou les séquences d’images. De nombreuses applications comme le suivi du trafic, la détection de véhicules volés, le télépéage ou la gestion d’entrée / sortie des parkings utilise ce procédé. Or malgré d’important progrès enregistré depuis l’apparition des premiers prototypes en 1979 accompagné d’un taux de reconnaissance parfois impressionnant, notamment grâce aux avancés en recherche scientifique et en technologie des capteurs, les contraintes imposés pour le bon fonctionnement de tels systèmes en limitent les portées. En effet, l’utilisation optimale des techniques de localisation et de reconnaissance de plaque d’immatriculation dans les scénarii opérationnels nécessite des conditions d’éclairage contrôlées ainsi qu’une limitation dans de la pose, de vitesse ou tout simplement de type de plaque. La lecture automatique de plaques d’immatriculation reste alors un problème de recherche ouvert. La contribution majeure de cette thèse est triple. D’abord une nouvelle approche robuste de localisation de plaque d’immatriculation dans des images ou des séquences d’images est proposée. Puis, l’amélioration de la qualité des plaques localisées est traitée par une adaptation de technique de super-résolution. Finalement, un modèle unifié de localisation et de super-résolution est proposé permettant de diminuer la complexité temporelle des deux approches combinées. / Automatic reading of vehicle license plates is considered an approach to mass surveillance. It allows, through the detection / localization and optical recognition to identify a vehicle in the images or video sequences. Many applications such as traffic monitoring, detection of stolen vehicles, the toll or the management of entrance/ exit parking uses this method. Yet in spite of important progress made since the appearance of the first prototype sin 1979, with a recognition rate sometimes impressive thanks to advanced science and sensor technology, the constraints imposed for the operation of such systems limit laid. Indeed, the optimal use of techniques for localizing and recognizing license plates in operational scenarios requiring controlled lighting conditions and a limitation of the pose, velocity, or simply type plate. Automatic reading of vehicle license plates then remains an open research problem. The major contribution of this thesis is threefold. First, a new approach to robust license plate localization in images or image sequences is proposed. Then, improving the quality of the plates is treated with a localized adaptation of super-resolution technique. Finally, a unified model of location and super-resolution is proposed to reduce the time complexity of both approaches combined.

Cette thèse porte sur deux sujets intrinsèquement liés : le calcul de la constante de normalisation d’un champ de Markov et l’estimation de l’affinité de liaison d’un complexe de protéines. Premièrement, afin d’aborder ce problème de comptage #P complet, nous avons développé Z*, basé sur un élagage des quantités de potentiels négligeables. Il s’est montré plus performant que des méthodes de l’état de l’art sur des instances issues d’interaction protéine-protéine. Par la suite, nous avons développé #HBFS, un algorithme avec une garantie anytime, qui s’est révélé plus performant que son prédécesseur. Enfin, nous avons développé BTDZ, un algorithme exact basé sur une décomposition arborescente qui a fait ses preuves sur des instances issues d’interaction intermoléculaire appelées “superhélices”. Ces algorithmes s’appuient sur des méthodes issuse des modèles graphiques : cohérences locales, élimination de variable et décompositions arborescentes. A l’aide de méthodes d’optimisation existantes, de Z* et des fonctions d’énergie de Rosetta, nous avons développé un logiciel open source estimant la constante d’affinité d’un complexe protéine protéine sur une librairie de mutants. Nous avons analysé nos estimations sur un jeu de données de complexes de protéines et nous les avons confronté à deux approches de l’état de l’art. Il en est ressorti que notre outil était qualitativement meilleur que ces méthodes. / This thesis is focused on two intrinsically related subjects : the computation of the normalizing constant of a Markov random field and the estimation of the binding affinity of protein-protein interactions. First, to tackle this #P-complete counting problem, we developed Z*, based on the pruning of negligible potential quantities. It has been shown to be more efficient than various state-of-the-art methods on instances derived from protein-protein interaction models. Then, we developed #HBFS, an anytime guaranteed counting algorithm which proved to be even better than its predecessor. Finally, we developed BTDZ, an exact algorithm based on tree decomposition. BTDZ has already proven its efficiency on intances from coiled coil protein interactions. These algorithms all rely on methods stemming from graphical models : local consistencies, variable elimination and tree decomposition. With the help of existing optimization algorithms, Z* and Rosetta energy functions, we developed a package that estimates the binding affinity of a set of mutants in a protein-protein interaction. We statistically analyzed our esti- mation on a database of binding affinities and confronted it with state-of-the-art methods. It appears that our software is qualitatively better than these methods.

Ce mémoire traite de synthèse de textures volumiques anisotropes à partir d’une observation 2D unique. Nous présentons différentes variantes d’algorithmes non paramétriques et multi-échelles. Leur principale particularité réside dans le fait que le processus de synthèse 3D s’appuie sur l’échantillonnage d’une seule image 2D d’entrée, en garantissant la cohérence selon les différentes vues de la texture 3D. Deux catégories d’approches sont abordées, toutes deux multi-échelles et basées sur une hypothèse markovienne. La première catégorie regroupe un ensemble d’algorithmes dits de recherche de voisinages fixes, adaptés d’algorithmes existants de synthèses de textures volumiques à partir de sources 2D multiples. Le principe consiste, à partir d’une initialisation aléatoire, à modifier les voxels un par un, de façon déterministe, en s’assurant que les configurations locales de niveaux de gris sur des tranches orthogonales contenant le voxel sont semblables à des configurations présentes sur l’image d’entrée. La deuxième catégorie relève d’une approche probabiliste originale dont l’objectif est de reproduire, sur le volume texturé, les interactions entre pixels estimées sur l’image d’entrée. L’estimation est réalisée de façon non paramétrique par fenêtrage de Parzen. L’optimisation est gérée voxel par voxel, par un algorithme déterministe de type ICM. Différentes variantes sont proposées, relatives aux stratégies de gestion simultanée des tranches orthogonales contenant le voxel. Ces différentes méthodes sont d’abord mises en œuvre pour la synthèse d’un jeu de textures structurées, de régularité et d’anisotropie variées. Une analyse comparée et une étude de sensibilité sont menées, mettant en évidence les atouts et faiblesses des différentes approches. Enfin, elles sont appliquées à la simulation de textures volumiques de matériaux composites carbonés, à partir de clichés obtenus à l’échelle nanométrique par microscopie électronique à transmission. Le schéma expérimental proposé permet d’évaluer quantitativement et de façon objective les performances des différentes méthodes. / This thesis deals with the synthesis of anisotropic volumetric textures from a single 2D observation. We present variants of non parametric and multi-scale algorithms. Their main specificity lies in the fact that the 3D synthesis process relies on the sampling of a single 2D input sample, ensuring consistency in the different views of the 3D texture. Two types of approaches are investigated, both multi-scale and based on markovian hypothesis. The first category brings together a set of algorithms based on fixed-neighbourhood search, adapted from existing algorithms of texture synthesis from multiple 2D sources. The principle is that, starting from a random initialisation, the 3D texture is modified, voxel by voxel, in a deterministic manner, ensuring that the grey level local configurations on orthogonal slices containing the voxel are similar to configurations of the input image. The second category points out an original probabilistic approach which aims at reproducing in the textured volume the interactions between pixels learned in the input image. The learning is done by non-parametric Parzen windowing. Optimization is handled voxel by voxel by a deterministic ICM type algorithm. Several variants are proposed regarding the strategies used for the simultaneous handling of the orthogonal slices containing the voxel. These synthesis methods are first implemented on a set of structured textures of varied regularity and anisotropy. A comparative study and a sensitivity analysis are carried out, highlighting the strengths and the weaknesses of the different algorithms. Finally, they are applied to the simulation of volumetric textures of carbon composite materials, on nanometric scale snapshots obtained by transmission electron microscopy. The proposed experimental benchmark allows to evaluate quantitatively and objectively the performances of the different methods.