Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une solution au problème de l'estimation du mouvement 3D d'objets dont la surface est réfléchissante, lequel est très complexe quand leurs caractéristiques géométriques à elles seules ne permettent pas de définir des indices caractéristiques d'un mouvement. Nous avons focalisé notre étude sur le cas particulier de la sphère, dont la parfaite symétrie complique au maximum le problème d'estimation du mouvement.En effet, lorsqu'une sphère est affectée d'un mouvement de rotation pure autour d'un de ses axes, ses contours extérieurs apparaissent statiques. Ces derniersn'apportent donc pas d'information utilisable par le système pour estimer le mouvement. Nous proposons donc une approche se basant sur la texture dans un schéma de mise en correspondance 3D/2D modifié. Ici, cette information est exploitée différemment si elle provient d'une composante spéculaire ou diffuse.Enfin, nous démontrons que la propriété réfléchissante de la surface n'est plus considérée comme un obstacle mais que au contraire, cette propriété procure une information supplémentaire sur le mouvement recherché. / Recovering 3D motion of reflective objects in image sequences is still a cumbersome problem for computer vision. One common approach is to track geometric features of the object such as contours and edges since they are rather insensitive to light reflections. However, such basic features fail to recover the actual 3D motion in some cases. For example, the external contour of a sphere rotating about one of its axes remains static in the image. In thisthesis, we propose a new approach to 3D motion recovery of a reflective sphere visible in an image sequence.Instead of tracking only geometric features, our technique makes use of texture information in a slightly modified image alignment method. Unlike in classical image alignment methods, texture information is processed differently whether it comes from a diffuse or a specular light component.Using this technique, we show that motion estimation is not only possible when dealing with reflective objects, but also that specular components can offer information about the 3D motion. Finally, we present some results obtained from the analysis of image sequences.

La mise en correspondance stéréoscopique consiste à retrouver dans les images couleur gauche et droite les primitives homologues. Dans ce but, des mesures de similarité entre les pixels dans une paire d’images sont calculées. Un coût de correspondance est généralement calculé à chaque pixel de l’image gauche pour tous les décalages dans un champ prédéfini, c'est à dire pour un ensemble limité de pixels candidats dans l’image droite. Ensuite, le pixel candidat qui minimise le coût est retenu et sa position donne la disparité. Les coûts de mise en correspondance supposent que les pixels homologues ont presque les mêmes composantes couleur. Les composantes couleur sont dégradées par le dématriçage quand les images couleur ont été acquises par un caméra équipée d'un seul capteur. L'idée est de tenter une mise en correspondance directement à partir des images CFA. De cette façon, il serait possible de travailler sur des intensités de couleurs dont on est sûr. Le fait de travailler sur les images CFA soulève différents problèmes. Tout d'abord, le nombre d'informations est considérablement réduit par rapport à une image couleur idéale: nous en avons trois fois moins. Il faut donc que nous travaillions avec des outils capables de pallier cette carence. Ensuite, rien ne nous permet d'affirmer que des pixels homologues vont être codés dans des couleurs similaires dans les deux images stéréoscopiques CFA. Nous suggérons d'estimer partiellement les éléments manquants et ensuite de mettre en correspondance les pixels. Nous avons prouvé que ce dématriçage partiel donne de meilleurs résultats que le dématriçage total. / Most color stereovision setups include single-sensor cameras which provide Color Filter Array (CFA) images. In those images, a single color component is sampled at each pixel rather than the three required ones (R,G,B). We show that standard demosaicing techniques, used to determine the two missing color components, are not well adapted when the resulting color pixels are compared for estimating the disparity map. In order to avoid this problem while exploiting color information, we propose a partial demosaicing designed for dense stereovision based on pairs of Bayer CFA images. Finally, experimental results obtained with benchmark stereo image pairs show that stereo matching applied to partially demosaiced images outperforms stereo matching applied to standard demosaiced images.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

On présentera des techniques de mise en correspondance de divers types d'objets. On s'intéressera dans un premier temps à la mise en correspondance géodésique d'objets qui consiste, par le biais de l'action d'un groupe de déformation sur un ensemble d'objets, à définir une distance géodésique sur la variété riemannienne formée par l'ensemble en question, qui soit invariante par l'action de groupe considérée. Dans un premier temps, on s'intéressera à la mise en correspondance d'images sur lesquelles agissent des difféomorphismes. On en déduira un algorithme que l'on perfectionnera par une stratégie multi échelle. On adaptera cette technique de mise en correspondance géodésique à des objets tels que des points ou des vecteurs grâce à une modélisation de la déformation à base de splines. Enfin, on présentera des techniques de mise en correspondance d'ensembles de primitives avec appariement des primitives une à une.

Ce manuscrit présente une approche novatrice du problème de la mise en correspondance dense de pixel dans les images stéréoscopiques. L'originalité de ce tra- vail repose sur l'utilisation d'un ensemble de techniques de représentation de l'imprécis et de l'incertain permettant de minimiser l'a-priori dans le processus de mise en corres- pondance. Ces techniques s'appuient sur une représentation par une partition floue de l'imprécision de la mesure de luminance induite par l'échantillonnage spatial et sur une classification duale de l'information de luminance associée à chaque pixel. Nous avons associé, à cette représentation, une modélisation de la contrainte épipolaire propre aux capteurs stéréoscopiques étalonnés permettant de prendre en compte l'imprécision des paramètres d'étalonnage. Cette représentation permet d'associer, à chaque pixel d'une des images, un domaine pondéré discret des pixels de l'autre image pouvant lui corres- pondre géométriquement et chromatiquement.Nous proposons ensuite de modifier ces distributions de possibilité en utilisant des contraintes supplémentaires, telles que l'ordre ou l'unicité, pour en augmenter la spé- cificité. Nous utilisons, pour ce faire, un processus itératif et coopératif bipolaire. C'est l'ensemble de cette démarche qui permet de minimiser l'influence de la représentation du problème sur les mesures d'appariements. La validité de notre approche est établie par des expérimentations sur des images stéréo- scopiques de synthèses et réelles dont on connait la verité terrain. Celles-ci permettent de tester le comportement de notre méthode vis-à-vis des variations d'illumination et de disparité.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

AL’objectif de la thèse est le développement d’une méthode de caractérisation des crises d’épilepsie du lobe temporal à partir des EEG de surface et plus particulièrement de la zone épileptogène (ZE) à l’origine des crises. Des travaux récents ont démontré une évolution des synchronisations entre structures cérébrales permettant une caractérisation de la dynamique des crises du lobe temporal. La comparaison de différentes méthodes de mesure de relation a permis la mise en évidence des avantages du coefficient de corrélation non-linéaire dans l’étude de l’épilepsie par les EEG de surface. L’exploitation de l’évolution de ce coefficient est à la base de trois applications de traitement automatique du signal EEG : -détermination de la latéralisation de la ZE au départ d’une crise, -recherche d’une signature épileptique, -classification des crises du lobe temporal en deux groupes / The objective of this work was the development of a temporal lobe epilepsy seizures characterization methodology realized through scalp EEG analysis. Recent researches showed an evolution of the synchronizations between cerebral structures, allowing a characterization of dynamic of the seizures. The comparison, between different methods of relation measurement, proved the advantages of the non-linear correlation coefficient in the study of epileptic seizures from scalp EEGs. The characterization of the evolution of this coefficient was used as the base of the development of three signal processing applications : -determination of the side of the Epileptic Zone at the onset of a seizure -research of an epileptic pattern at the seizure onset -classification of the temporal lobe seizures into two groups.

La localisation est un problème récurrent de la vision par ordinateur, avec des applications dans des domaines multiples tels que la robotique ou la réalité augmentée. Dans cette thèse on considère en particulier le problème d'initialisation de la pose, c'est-à-dire la localisation sans information a priori sur la position de la caméra. Nous nous intéressons à la localisation à partir d'une image monoculaire et d'un nuage de points reconstruit à partir d'une séquence d'images. Puisque nous n'avons pas d'a priori sur la position de la caméra, l'estimation de la pose s'appuie sur la recherche de correspondances entre des points de l'image et des points du modèle de la scène. Cette mise en correspondance est difficile en raison de sa combinatoire élevée. Elle peut être mise en défaut lorsque l'image dont on cherche la pose est très différente de celles ayant servi à la construction du modèle, en particulier en présence de forts changements de point de vue. Cette thèse développe une approche permettant la mise en correspondance image-modèle dans ces situations complexes. Elle consiste à synthétiser localement l'apparence de la scène à partir de points de vue virtuels puis à ajouter au modèle des descripteurs extraits des images synthétisées. Comme le modèle de scène est un nuage de points, la synthèse n'est pas faite par rendu 3D mais utilise des transformations 2D locales des observations connues de la scène. Les contributions suivantes sont apportées. Nous étudions différents modèles de transformation possibles et montrons que la synthèse par homographie est la plus adaptée pour ce type d'application. Nous définissons une méthode de positionnement des points de vue virtuels par rapport à une segmentation de la scène en patchs plans. Nous assurons l'efficacité de l'approche proposée en ne synthétisant que des vues utiles : elles sont éloignées de celles existantes et elles ne se recouvrent pas. Nous vérifions également que la scène est visible à partir des points des vue virtuels pour ne pas produire des vues aberrantes à cause d’occultations. Enfin, nous proposons une méthode de recherche de correspondances image-modèle qui est à la fois rapide et robuste. Cette méthode exploite la répartition non-uniforme des correspondances correctes dans le modèle, ce qui permet de guider leur recherche. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée permet de calculer des poses dans des configurations défavorables où les approches standard échouent. De façon générale la précision des poses obtenues augmente significativement lorsque la synthèse de vue est utilisée. Enfin nous montrons que, en facilitant la mise en correspondance image-modèle, cette méthode accélère le calcul de pose / Localisation is a central problem of computer vision which has numerous applications such as robotics or augmented reality. In this thesis we consider the problem of pose initialisation, which is pose computation without prior knowledge on the camera position. We are interested in pose computation from a single image and a point cloud that has been reconstructed from a set of images. As we do not have prior knowledge on the camera position, pose estimation entirely rely on finding correspondences between the image and the model. The search for these correspondences is a difficult problem because of its high combinatorial complexity. It can fail if the image is very different from the ones we used to construct the model, in particular when there is a large viewpoint change between them. This thesis proposes an approach to make matching possible in such difficult scenarios. It consists in synthesising locally the appearance of the scene from virtual viewpoints and add descriptors extracted from these synthetic views to the model. Because the scene model is a point cloud, the synthesis is not a 3D rendering but a local 2D transform of existing observations of the scene. The following contributions have been proposed. We study different transform models and show that homographic transformations are the best suited for this application. We define a method to position the virtual viewpoints with respect to a planar segmentation of the scene model. We ensure time efficiency by only synthesising useful views, i.e. views that are far from the existing one and don't overlap. Furthermore we verify that the synthesized surface is visible from the virtual viewpoint to avoid producing aberrant views due to occlusions. Finally, we propose a robust and time efficient method to research image-model correspondences. It uses geometric cues in a guided matching framework to efficiently identify sets of correct correspondences. Experimental results show that the proposed approach makes possible pose computation in situation where standard methods fail. In general the precision and repeatability of computed poses is significantly improved by the use of view synthesis. We also show that it also reduce the pose computation times by making image-model matching easier

Largement poussés par l'industrie vidéoludique, la recherche et le développement d'outils matériels destinés à la génération d'images de synthèse, tels les cartes graphiques (ou GPU, Graphics Processing Units), ont connu un essor formidable ces dernières années. L'augmentation de puissance et de

La mise en correspondance stéréoscopique est un des principaux problèmes de la vi- sion par ordinateur. Elle consiste à trouver dans deux images d'une même scène, prises à des positions différentes, les couples de pixels qui sont les projections d'un même point de la scène. Durant ces vingt dernières années, de nombreuses méthodes locales et globales ont été proposées pour résoudre ce problème. Plus récemment, grâce à un pro- tocole d'évaluation de référence dans la communauté, une catégorie de méthodes fondées sur les régions a montré des performances intéressantes dans le cadre de la stéréovision binoculaire dite " small-baseline " (dont les images sont prises à des positions proches). Une contribution de ce travail porte sur un type particulier de méthode locale appelé propagation de germes. La zone de recherche des correspondants est réduite aux voisinages d'appariements fiables appelés germes, en faisant l'hypothèse que, généralement, deux pixels voisins ont des correspondants proches. Cela permet de réduire les temps de calculs et d'éviter certaines ambiguïtés. Cependant, le succès de ce type de méthode est fortement dépendant du choix de ces germes. Dans ce mémoire, nous proposons une étude de l'étape de sélection des germes. Nous nous concentrons sur la mise en correspondance de points d'intérêt. Il s'agit de points de l'image ayant des caractéristiques intéressantes pour une application donnée. Dans notre cas, nous avons besoin de pixels qui peuvent être mis en correspondance de manière sûre. Nous comparons quatorze détecteurs bien connus associés à cinq mesures de corrélation. Certaines de ces mesures sont conçues pour être robustes à un des principaux problèmes de la mise en correspondance stéréoscopique : les ruptures de profondeur. En outre, cette étude donne des conseils sur la manière de choisir les paramètres des différentes méthodes afin de trouver les meilleurs germes possibles selon des critères donnés. Ensuite, ces germes sont utilisés avec deux approches de propagation et les résultats sont évalués. Une autre contribution porte sur une nouvelle approche de mise en correspondance sté- réoscopique dense fondée sur les régions. Différentes segmentations couleur sont utilisées. Ensuite, plusieurs instances d'un modèle de surface sont calculées pour les différentes ré- gions selon des disparités initiales tirées au sort. Pour chaque pixel, chaque instance donne une disparité qui est considérée comme un vote. Finalement, la disparité qui reçoit le plus de voix est sélectionnée comme disparité finale. Cette approche est relativement simple à implémenter et s'avère efficace en donnant des résultats compétitifs vis-à-vis de l'état de l'art.