Les plantes sont des éléments essentiels du monde qui nous entoure. Ainsi, si l’on veut créer des environnements virtuels qui soient à la fois agréables et réalistes, un effort doit être fait pour modéliser les plantes. Malgré les immenses progrès en vision par ordinateur pour reconstruire des objets de plus en plus compliqués, les plantes restent difficiles à reconstruire à cause de la complexité de leur topologie. Cette thèse se divise en deux grandes parties. La première partie s’intéresse à la modélisation de plantes, biologiquement réalistes, à partir d’une seule image. Nous générons un modèle de plante respectant les contraintes biologiques de son espèce et tel que sa projection soit la plus fidèle possible à l’image. La première étape consiste à extraire de l’image le squelette de la plante. Dans la plupart de nos images, aucune branche n’est visible et les images peuvent être de qualité moyenne. Notre première contribution consiste en une méthode de squelettisation basée sur les champs de vecteurs. Le squelette est extrait suite à un partitionnement non déterministe du feuillage de l’image assurant son réalisme. Dans un deuxième temps, la plante est modélisée en 3D. Notre deuxième contribution est la création de modèles pour différents types de plantes, basée sur les L-systèmes. Puis, un processus d’analyse-par-synthèse permet de choisir le modèle 3D final : plusieurs propositions de squelette sont générées et un processus bayésien permet d’extraire le modèle maximisant le critère a posteriori. Le terme d’attache aux données (vraisemblance) mesure la similarité entre l’image et la reprojection du modèle, la probabilité a priori mesure le réalisme du modèle. Après avoir généré des modèles de plantes, des modèles de fruits doivent être créés. Ayant travaillé principalement sur les pieds de vigne, nous avons développé une méthode pour reconstruire une grappe de raisin à partir d’au moins deux vues. Chaque baie est assimilée à un ellipsoïde de révolution. La méthode obtenue peut être plus généralement adaptée à tout type de fruits assimilables à une quadrique de révolution. La seconde partie de cette thèse s’intéresse à la reconstruction de quadriques de révolution à partir d’une ou plusieurs vues. La reconstruction de quadriques et, en général, la reconstruction de surfaces 3D est un problème très ancien en vision par ordinateur qui a donné lieu à de nombreux travaux. Nous rappelons les notions nécessaires de géométrie projective des quadriques, et de vision par ordinateur puis, nous présentons un état de l’art sur les méthodes existantes sur la reconstruction de surfaces quadratiques. Nous détaillons un premier algorithme permettant de retrouver les images des foyers principaux d’une quadrique de révolution à partir d’une vue « calibrée », c’est-à-dire pour laquelle les paramètres intrinsèques de la caméra sont connus. Puis, nous détaillons comment utiliser ce résultat pour reconstruire, à partir d’un schéma de triangulation linéaire, tout type de quadriques de révolution à partir d’au moins deux vues. Enfin, nous montrons comment il est possible de retrouver la pose 3D d’une quadrique de révolution dont on connaît les paramètres à partir d’un seul contour occultant. Nous évaluons les performances de nos méthodes et montrons quelques applications possibles. / Plants are essential elements of our world. Thus, 3D plant models are necessary to create realistic virtual environments. Mature computer vision techniques allow the reconstruction of 3D objects from images. However, due to the complexity of the topology of plants, dedicated methods for generating 3D plant models must be devised. This thesis is divided into two parts. The first part focuses on the modeling of biologically realistic plants from a single image. We propose to generate a 3D model of a plant, using an analysis-by-synthesis method considering both a priori information of the plant species and a single image. First, a dedicated 2D skeletonisation algorithm generates possible branching structures from the foliage segmentation. Then, we built a 3D generative model based on a parametric model of branching systems taking into account botanical knowledge. The resulting skeleton follows the hierarchical organisation of natural branching structures. Varying parameter values of the generative model (main branching structure of the plant and foliage), we produce a series of candidate models. A Bayesian model optimizes a posterior criterion which is composed of a likelihood function which measures the similarity between the image and the reprojected 3D model and a prior probability measuring the realism of the model. After modeling plant models branching systems and foliage, we propose to model the fruits. As we mainly worked on vines, we propose a method for reconstructing a vine grape from at least two views. Each bay is considered to be an ellipsoid of revolution. The resulting method can be adapted to any type of fruits with a shape similar to a quadric of revolution. The second part of this thesis focuses on the reconstruction of quadrics of revolution from one or several views. Reconstruction of quadrics, and in general, 3D surface reconstruction is a very classical problem in computer vision. First, we recall the necessary background in projective geometry quadrics and computer vision and present existing methods for the reconstruction of quadrics or more generally quadratic surfaces. A first algorithm identifies the images of the principal foci of a quadric of revolution from a "calibrated" view (that is, the intrinsic parameters of the camera are given). Then we show how to use this result to reconstruct, from a linear triangulation scheme, any type of quadrics of revolution from at least two views. Finally, we show that we can derive the 3D pose of a given quadric of revolution from a single occluding contour. We evaluate the performance of our methods and show some possible applications.

Les missions spatiales habitées de longue durée nécessitent des systèmes de support-vie efficaces recyclant l’air, l’eau et la nourriture avec un apport extérieur minimum en matière et énergie. L’air et l’eau peuvent être recyclés par des méthodes purement physico-chimiques, tandis que la production de nourriture ne peut être faite sans la présence d’organismes vivants. Le projet Micro-Ecological Life Support System Alternative (MELiSSA, alternative de système de support-vie micro-écologique) de l’Agence Spatiale Européenne inclut des plantes supérieures cultivées dans une chambre close contrôlée, associée à d’autres compartiments microbiens. Le contrôle à long terme de la chambre de culture et du système de support-vie entier requiert des modèles prédictifs efficaces. Le bouclage du bilan massique et la prédiction de la réponse de la plante dans un environnement extraterrestre inhabituel mettent en avant l’importance de modèles mécanistes basés sur le principe des bilans de matière et d’énergie.Une étude bibliographique poussée a été réalisée afin de lister et analyser les modèles de croissance de plantes supérieures existants. De nombreux modèles existent, ils simulent la plupart des processus de la plante. Cependant aucun des modèles structurés globaux n’est suffisamment mécaniste ni équilibré en terme d’échange de masse pour une application dans un système de support-vie clos. Ainsi, une nouvelle structure est proposée afin de simuler tous les termes du bilan massique au niveau de la plante, en incluant les différentes échelles de l’étude : les processus généraux, l’échelle de l’organe et l’échelle de la molécule. Les résultats d’une première approche utilisant des lois physiques mécanistes simples pour les échanges de matière et d’énergie, une stoechiométrie unique pour la production de biomasse et quelques lois empiriques pour la prédiction des paramètres architecturaux sont illustrés et comparés avec des résultats expérimentaux obtenus dans un environnement contrôlé. Une analyse mathématique du modèle est réalisée et tous ces résultats sont discutés afin de proposer les prochaines étapes de développement. Ceci est décrit en détail pour l’inclusion de modèles de processus plus complexes dans les futures versions du modèle ; les expériences qui devraient être réalisées ainsi que les mesures nécessaires sont proposées. Ceci conduit à la description d’une nouvelle conception de chambre de culture expérimentale. / For long-term manned space missions, it is necessary to develop efficient life support systems recycling air, water and food with a minimum supply of matter and energy. Air and water can be recycled from purely physico-chemical systems; however food requires se presence of living organisms. The Micro-Ecological Life Support System Alternative (MELiSSA) project of the European Space Agency includes higher plants grown in a closed and controlled chamber associated with other microbial compartments. The long-term control of the growth chamber and entire life support system requires efficient predictive models. The mass balance closure and the prediction in uncommon extraterrestrial environments highlight the importance of mechanistic models based on the mass and energy balances principles.An extensive bibliographic study has been performed in order to list and analyse the existing models of higher plant growth. Many models already exist, simulating most of the plant processes. However none of the global, structured models is sufficiently mechanistic and balanced in terms of matter exchange for an application in closed life support systems. Then a new structure is proposed in order to simulate all the terms of the mass balance at the plant level, including the different scales of study: general processes, organ scale and molecular scale. The results of the first approach using simple mechanistic physical laws for mass and energy exchange, a unique stoichiometry for biomass production and few empirical laws for the prediction of architectural parameters are illustrated and compared with experimental results obtained in a controlled environment. A mathematical analysis of the model is performed and all these results are discussed in order to propose further developments. This is described in detail for the implementation of more complex models of processes in the future model versions; the experiments that should be performed including the main measurements are proposed. This leads to the description of a new design of experimental growth chamber.