Grâce aux informations spatiales et spectrales qu'elle apporte, l'imagerie multispectrale de la peau est devenue un outil incontournable de la dermatologie. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l’intérêt de cet outil pour la cosmétologie à travers trois études : la détection d'un fond de teint, l'évaluation de l'âge et la mesure de la rugosité.Une base d'images multispectrales de peau est construite à l'aide d'un système à multiples filtres optiques. Une phase de prétraitement est nécessaire à la standardisation et à la mise en valeur de la texture des images.Les matrices de covariance des acquisitions peuvent être représentées dans un espace multidimensionnel, ce qui constitue une nouvelle approche de visualisation de données multivariées. De même, une nouvelle alternative de réduction de la dimensionnalité basée sur l'ACP est proposée dans cette thèse. L'analyse approfondie de la texture des images multispectrales est réalisée : les paramètres de texture issus de la morphologie mathématique et plus généralement de l'analyse d'images sont adaptés aux images multivariées. Dans cette adaptation, plusieurs distances spectrales sont expérimentées, dont une distance intégrant le modèle LIP et la métrique d'Asplünd.Les résultats des prédictions statistiques générées à partir des données de texture permettent de conclure quant à la pertinence du traitement des données et de l'utilisation de l'imagerie multispectrale pour les trois études considérées. / Thanks to its precision in spatial and spectral domain, multispectral imaging has become an essential tool in dermatology. This thesis focuses on the interest of this technology for cosmetological parameters assessment through three different studies: the detection of a foundation make-up, age assessment and roughness measurement.A database of multispectral skin images is build using a multiple optical filters system. A preprocessing step allows to standardize those texture images before their exploitation.Covariance matrices of mutispectral acquisitions can be displayed in a multidimensional scaling space which is a novel way to represent multivariate data sets. Likewise, a new dimensionality reduction algorithm based on PCA is proposed in this thesis.A complete study of the images texture is performed: texture features from mathematical morphology and more generally from image analysis are expanded to the case of multivariate images. In this process, several spectral distances are tested, among which a new distance associating the LIP model to the Asplund metric.Statistical predictions are generated from texture data. Thoses predictions lead to a conclusion about the data processing efficiency and the relevance of multispectral imaging for the three cosmetologic studies.

La qualité d’une prise de vue est un point incontournable dans la résolution des problèmes d’imagerie. Un capteur non adapté, un éclairage non contrôlé, ou des conditions variables de la scène observée peuvent être à l’origine de problèmes très difficiles à surmonter. Nous présentons différentes méthodes de traitement d’image permettant de prendre en compte au mieux ces conditions de prise de vue instables. Les approches que nous proposons sont définies dans le cadre du modèle LIP (Logarithmic Image Processing). Dans une première partie, nous nous intéressons à des notions de contraste : le contraste LIP additif et un nouveau contraste LIP multiplicatif, ainsi qu’à leurs métriques associées. De nouveaux outils de traitement basés sur ces notions sont ensuite définis : seuillage, détecteur de contours, reconnaissance de modèle. L’utilisation de ces notions de contraste confère à ces algorithmes la capacité des contrastes LIP à s’adapter à différents types d’images mal conditionnées. Nous proposons ensuite de nouvelles techniques de correction de dynamique d’images en exploitant les opérations LIP. Différentes corrections globales et locales sont présentées ainsi que leurs applications directes : correction de dérive d’éclairement pour du contrôle industriel ou amélioration d’image pour de la visualisation. Nous obtenons notamment une méthode de correction locale dont les résultats se rapprochent de ceux de certaines techniques de tone mapping. En comparaison, notre technique s’avère simple, rapide (temps réel à 30 images par seconde) et réaliste car basée sur une interprétation physique de la problématique / The quality of image acquisitions is crucial in the resolution of imaging problems. Troubles during acquisiton can lead to unstability for image processing algorithms. We propose different methods (thresholding techniques, contour detection, pattern matching) based on new metrics and contrasts in the LIP context. The LIP (Logarithmic Image Processing) model is recognized as an efficient framework to process images acquired in transmitted light and to take into account the human visual system. LIP operations are also useful to simulate varitations of image parameters in situation of reflected light. Finally, we propose new methods of global and local dynamic enhancement in the LIP framework like a real time and realistic local dynamic correction that brings results close to those obtained by certain tone mapping methods