Les travaux présentés dans ce mémoire se répartissent en deux principaux thèmes : l'analyse de singularités par ondelettes et le traitement numérique d'hologrammes. Pour effectuer des mesures sur les images il peut être utile de rechercher des formes particulières ou des primitives élémentaires telles que des points, des contours, les droites,... En pratique, de part la nature des images rencontrées dans les applications, ces primitives n'apparaissent pas nettement à cause de la présence de bruit ou de flou. Il convient alors de définir des opérateurs de détection adaptés capables d'obtenir de bonnes performances dans ces conditions. Nous montrons comment, à partir d'un modèle de singularités lissées, l'analyse en ondelettes permet de répondre à cette problématique. Deux opérateurs sont alors présentés : un opérateur de détection de points caractéristiques et un opérateur de détection de contours. Ces opérateurs sont capable d'estimer les caractéristiques locales de chaque point détecté (type, amplitude et degré de flou) en adaptant l'échelle de détection au degré de flou. Nous présenterons également des applications traitées dans le cadre de l'imagerie en mécanique des fluides et l'imagerie biomédicale. Pour obtenir des mesures tridimensionnelles en tous les points d'un volume de mesure, la technique de référence est l'holographie. Cette technique a été appliquée à l'analyse des écoulements dès les années 70, en utilisant des plaques photosensibles comme support de stockage de l'information. Depuis quelques années, grâce au développement des capteurs CCD et des techniques de traitement numérique, l'holographie numérique a pu être utilisée pour des mesures quantitatives tridimensionnelles. Le travail que nous présentons dans le deuxième thème, se place dans le contexte du traitement d'hologrammes numériques en vue de mesurer la position, la taille, ou la vitesse d'un ensemble de particules enregistrées sur cet hologramme. En faisant le lien avec les ondelettes et l'analyse de singularités lissées, nous proposons d'abord une fonction de restitution adaptée à la localisation axiale des particules. Nous déduisons ensuite une technique d'inter-corrélation permettant la mesure du champ de déplacement des particules.

La majorité des dispositifs de métrologie basés vision sont équipés de systèmes optiques stéréo ou de systèmes de mesure externes dits actifs. Les méthodes de reconstruction tridimensionnelle (Structure-from-Motion, Shape-from-Shading) applicables à la vision monoculaire souffrent généralement de l’ambiguïté d’échelle. Cette dernière est inhérente au processus d’acquisition d’images qui implique la perte de l’information de profondeur de la scène. La relation entre la taille des objets et la distance de la prise de vue est équivoque.Cette étude a pour objet l’estimation de l’échelle absolue d’une scène par vision passive monofocale. Elle vise à apporter une solution à l’ambiguïté d’échelle uniquement basée vision, pour un système optique monoculaire dont les paramètres internes sont fixes. Elle se destine plus particulièrement à la mesure des lésions en coloscopie. Cette procédure endoscopique (du grec endom : intérieur et scopie : vision) permet l’exploration et l’intervention au sein du côlon à l’aide d’un dispositif flexible (coloscope) embarquant généralement un système optique monofocal. Dans ce contexte, la taille des néoplasies (excroissances anormales de tissu) constitue un critère diagnostic essentiel. Cette dernière est cependant difficile à évaluer et les erreurs d’estimations visuelles peuvent conduire à la définition d’intervalles de temps de surveillance inappropriés. La nécessité de concevoir un système d’estimation de la taille des lésions coloniques constitue la motivation majeure de cette étude. Nous dressons dans la première partie de ce manuscrit un état de l’art synoptique des différents systèmes de mesure basés vision afin de positionner notre étude dans ce contexte. Nous présentons ensuite le modèle de caméra monofocal ainsi que le modèle de formation d’image qui lui a été associé. Ce dernier est la base essentielle des travaux menés dans le cadre de cette thèse. La seconde partie du manuscrit présente la contribution majeure de notre étude. Nous dressons tout d’abord un état de l’art détaillé des méthodes de reconstruction 3D basées sur l’analyse de l’information de flou optique (DfD (Depth-from-Defocus) et DfF (Depth-from-Defocus)). Ces dernières sont des approches passives permettant, sous certaines contraintes d’asservissement de la caméra, de résoudre l’ambiguïté d’échelle. Elles ont directement inspiré le système de mesure par extraction du point de rupture de netteté présenté dans le chapitre suivant. Nous considérons une vidéo correspondant à un mouvement d’approche du système optique face à une région d’intérêt dont on souhaite estimer les dimensions. Notre système de mesure permet d’extraire le point de rupture nette/flou au sein de cette vidéo. Nous démontrons que, dans le cas d’un système optique monofocale, ce point unique correspond à une profondeur de référence pouvant être calibrée. Notre système est composé de deux modules. Le module BET (Blur EstimatingTracking) permet le suivi et l’estimation conjointe de l’information de mise au point d’une région d’intérêt au sein d’une vidéo. Le module BMF (Blur Model Fitting) permet d’extraire de façon robuste le point de rupture de netteté grâce à l’ajustement d’un modèle de flou optique. Une évaluation de notre système appliqué à l’estimation de la taille des lésions coloniques démontre sa faisabilité. Le dernier chapitre de ce manuscrit est consacré à une perspective d’extension de notre approche par une méthode générative. Nous présentons, sous la forme d’une étude théorique préliminaire, une méthode NRSfM (Non-Rigid Structure-from-Motion) permettant la reconstruction à l’échelle de surfaces déformables. Cette dernière permet l’estimation conjointe de cartes de profondeurs denses ainsi que de l’image de la surface aplanie entièrement mise au point. (...) / Vision-based metrology devices generally embed stereoscopic sensors or active measurement systems. Most of the passive 3D reconstruction techniques (Structure-from-Motion, Shape from-Shading) adapted to monocular vision suffer from scale ambiguity. Because the processing of image acquisition implies the loss of the depth information, there is an ambiguous relationship between the depth of a scene and the size of an imaged object. This study deals with the estimation of the absolute scale of a scene using passive monofocal vision. Monofocal vision describes monocular system for which optical parameters are fixed. Such optical systems are notably embedded within endoscopic systems used in colonoscopy. This minimally invasive technique allows endoscopists to explore the colon cavity and remove neoplasias (abnormal growths of tissue). Their size is an essential diagnostic criterion for estimating their rate of malignancy. However, it is difficult to estimate and erroneous visual estimations lead to neoplasias surveillance intervals being inappropriately assigned. The need to design a neoplasia measurement system is the core motivation for our study. In the first part of this manuscript, we review state-of-the-art vision-based metrology devices to provide context for our system. We then introduce monofocal optical systems and the specific image formation model used in our study. The second part deals with the main contribution of our work. We first review in detail state of the art DfD (Depth-from-Defocus) and DfF (Depth-from-Defocus) approaches. They are passive computer vision techniques that enable us to resolve scale ambiguity. Our core contribution is introduced in the following chapter. We define the Infocus-Breakpoint (IB) that allows us to resolve scale from a regular video. The IB is the lower limit of the optical system’s depth of field. Our system relies on two novel technical modules: Blur-Estimating Tracking (BET) and Blur-Model Fitting (BMF). BET allows us to simultaneously track an area of interest and estimate the optical blur information. BMF allows us to robustly extract the IB by fitting an optical blur model to the blur measurement estimated by the BET module. For the optical system is monofocal, the IB corresponds to a reference depth that can be calibrated. In the last chapter, we evaluate our method and propose a neoplasia measurement system adapted to the constraints in colonoscopy examination. The last part of this manuscript is dedicated to a prospect of extension of our method by a generative approach. We present, as a preliminary study, a new NRSfM (Non-Rigid Structure-from-Motion) method allowing the scaled Euclidean 3D reconstruction of deformable surfaces. This approach is based on the simultaneous estimation of dense depth maps corresponding to a set of deformations as well as the in-focus color map of the flattened surface. We first review state-of-the-art methods for 3D reconstruction of deformable surfaces. We then introduce our new generative model as well as an alternation method allowing us to infer it.

Cette thèse consiste en la conception d'un système d'acquisition et d'un algorithme de traitement d'image. Le but de ce travail est la détection de contaminants dans un contexte de contrôle qualité, particulièrement dans l'industrie pharmaceutique. Les contaminants sont des colonies de micro-organismes se développant sur membrane micro-poreuse. Nous avons choisi d'utiliser la mesure tridimensionnelle de surface pour réaliser l'acquisition des données, ce qui n'a jamais été fait pour des données micro-biologiques. Notre apport a de plus consisté à remplacer l'éclairage laser généralement utilisé par un dispositif à LED permettant de réduire le bruit dans les données. Cela permet de diminuer la durée d'incubation des tests de 14 jours à moins de 5. Concernant l'algorithme, nous avons analysé les données de hauteur en combinant une méthode de détection de données aberrantes et un séparateur à vaste marge. La difficulté de la détection réside dans la variété des signaux correspondant aux colonies, et également dans la présence d'artefacts semblables aux colonies. Nous sommes capables de détecter correctement la présence ou l'absence de contaminants dans 98% des cas. / An acquisition system and its algorithm are designed. Their purpose is contaminants detection as quality control in pharmaceutical industry. Contaminants are colonies of micro-organisms growing on micro-porous membrane. We use 3D surface measurement, which has never been done in a microbiological context. In addition, our contribution is to use an LED based lighting instead of a laser. It leads to an important noise reduction. It allows to decrease micro-organisms incubation period from 14 days in current method to 5 days or less. The height map from the system are processed with an outlier detection method combined to a support vector machine. Colonies show varying and various signals, and artifacts are present in the data. Nevertheless, we have been able to detect with success the presence or absence of contaminants with a rate of 98%.