Le domaine de recherche dans l'évaluation objective de la qualité des images couleur a connu un regain d'intérêt ces dernières années. Les travaux sont essentiellement dictés par l'avènement des images numérique et par les nouveaux besoins en codage d'images (compression, transmission, restauration, indexation,…). Jusqu'à présent la meilleure évaluation reste visuelle (donc subjective) soit par des techniques psychophysiques soit par évaluation experte. Donc, il est utile, voire nécessaire, de mettre en place des critères et des mesures objectifs qui produisent automatiquement des notes de qualité se rapprochant le plus possible des notes de qualité données par l'évaluation subjective. Nous proposons, tout d'abort, une nouvelle métrique avec référence d'évaluation de la qualité des images couleur, nommée Delta E globale, se base sur l'aspect couleur et intègre les caractéristiques du système visuel humain (SVH). Les performances ont été mesurées dans deux domaines d'application la compression et la restauration. Les expérimentations réalisées montrent une corrélation importante entre les résultats obtenus et l'appréciation subjective. Ensuite, nous proposons une nouvelle approche d'évaluation sans référence de la qualité des images couleur en se basant sur les réseaux de neurones : compte tenu du caractère multidimensionnel de la qualité d'images, une quantification de la qualité a été proposée en se basant sur un ensemble d'attributs formant le descripteur PN (Précision, Naturalité). La précision traduit la netteté et la clarté. Quant à la naturalité, elle traduit la luminosité et la couleur. Pour modéliser le critère de la couleur, trois métriques sans référence ont été définies afin de détecter la couleur dominante dans l'image, la proportion de cette couleur et sa dispersion spatiale. Cette approche se base sur les réseaux de neurones afin d'imiter la perception du SVH. Deux variantes de cette approche ont été expérimentées (directe et progressive). Les résultats obtenus ont montré la performance de la variante progressive par rapport à la variante directe. L'application de l'approche proposée dans deux domaines : dans le contexte de la restauration, cette approche a servi comme un critère d'arrêt automatique pour les algorithmes de restauration. De plus, nous l'avons utilisé au sein d'un système d'estimation de la qualité d'images afin de détecter automatiquement le type de dégradation contenu dans une image. Dans le contexte de l'indexation et de la recherche d'images, l'approche proposée a servi d'introduire la qualité des images de la base comme index. Les résultats expérimentaux ont montré l'amélioration des performances du système de recherche d'images par le contenu en utilisant l'index qualité ou en réalisant un raffinement des résultats avec le critère de qualité. / The research area in the objective quality assessment of the color images has been a renewed interest in recent years. The work is primarily driven by the advent of digital pictures and additional needs in image coding (compression, transmission, recovery, indexing,...). So far the best evaluation is visual (hence subjective) or by psychophysical techniques or by expert evaluation. Therefore, it is useful, even necessary, to establish criteria and objectives that automatically measures quality scores closest possible quality scores given by the subjective evaluation. We propose, firstly, a new full reference metric to assess the quality of color images, called overall Delta E, based on color appearance and incorporates the features of the human visual system (HVS). Performance was measured in two areas of application compression and restoration. The experiments carried out show a significant correlation between the results and subjective assessment.Then, we propose a new no reference quality assessmenent color images approach based on neural networks: given the multidimensional nature of image quality, a quantification of quality has been proposed, based on a set of attributes forming the descriptor UN (Utility, Naturalness). Accuracy reflects the sharpness and clarity. As for naturality, it reflects the brightness and color. To model the criterion of color, three no reference metrics were defined to detect the dominant color in the image, the proportion of that color and its spatial dispersion. This approach is based on neural networks to mimic the HVS perception. Two variants of this approach have been tried (direct and progressive). The results showed the performance of the progressive variant compared to the direct variant. The application of the proposed approach in two areas: in the context of restoration, this approach has served as a stopping criterion for automatic restoration algorithms. In addition, we have used in a system for estimating the quality of images to automatically detect the type of content in an image degradation. In the context of indexing and image retrieval, the proposed approach was used to introduce the quality of images in the database as an index. The experimental results showed the improvement of system performance image search by content by using the index or by making a quality refinement results with the quality criterion.

Les objectifs de ce travail de thèse ont été: d’une part de détecter automatique-ment les images gelées dans des vidéos télédiffusées; et d’autre part de mesurer sans référencela qualité des vidéos télédiffusées (IP et DVB-T). Ces travaux ont été effectués dans le cadred’un projet de recherche mené conjointement par le LaBRI et la société Audemat WorldCastSystems.Pour la détection d’images gelées, trois méthodes ont été proposées: MV (basée vecteurde mouvement), DC (basée sur les coefficients DC de la DCT) et SURF (basée sur les pointscaractéristiques SURF). Les deux premières méthodes ne nécessitent qu’un décodage partieldu flux vidéo.Le second objectif était de mesurer sans référence la qualité des vidéos télédiffusées (IP etDVB-T). Une métrique a été développée pour mesurer la qualité perçue lorsque le flux vidéoa été altéré par des pertes de transmission. Cette métrique "Weighted Macro-Block ErrorRate" (WMBER) est fondée sur la mesure de la saillance visuelle et la détection des macro-blocs endommagés. Le rôle de la saillance visuelle est de pondérer l’importance des erreursdétectées. Certaines améliorations ont été apportées à la construction des cartes de saillancespatio-temporelle. En particulier, la fusion des cartes de saillance spatiale et temporelle aété améliorée par rapport à l’état de l’art. Par ailleurs, plusieurs études ont montré que lasémantique d’une scène visuelle avait une influence sur le comportement du système visuelhumain. Il apparaît que ce sont surtout les visages humains qui attirent le regard. C’est laraison pour laquelle nous avons ajouté une dimension sémantique aux cartes de saillancespatio-temporelle. Cette dimension sémantique est essentiellement basée sur le détecteurde visage de Viola Jones. Pour prédire la qualité perçue par les utilisateurs, nous avonsutilisé une méthode par apprentissage supervisé. Cette méthode offre ainsi la possibilité deprédire la métrique subjective "Mean Opinion Score" (MOS) à partir de mesures objectivestelles que le WMBER, PSNR ou SSIM. Une expérience psycho-visuelle a été menée avec 50sujets pour évaluer ces travaux. Cette base de données vidéo Haute-Définition est en coursde transfert à l’action COST Qualinet. Ces travaux ont également été évalués sur une autrebase de données vidéo (en définition standard) provenant de l’IRCCyN / The goal of this Ph.D thesis is to design a no-reference video quality assessment method for lossy net-works. This Ph.D thesis is conducted in collaboration with the Audemat Worldcast Systemscompany.Our first no-reference video quality assessment indicator is the frozen frame detection.Frozen frame detection was a research topic which was well studied in the past decades.However, the challenge is to embed a frozen frame detection method in the GoldenEagleAudemat equipment. This equipment has low computation resources that not allow real-time HD video decoding. Two methods are proposed: one based on the compressed videostream motion vectors (MV-method) and another one based on the DC coefficients from thedct transform (DC-method). Both methods only require the partial decoding of the com-pressed video stream which allows for real-time analysis on the GoldenEagle equipment.The evaluation shows that results are better than the frame difference base-line method.Nevertheless, the MV and the DC methods are only suitable with for MPEG2 and H.264video streams. So a third method based on SURF points is proposed.As a second step on the way to a no-reference video quality assessment metric, we areinterested in the visual perception of transmission impairments. We propose a full-referencemetric based on saliency maps. This metric, Weighted Mean Squared Error (WMSE), is theMSE metric weighted by the saliency map. The saliency map role is to distinguish betweennoticeable and unnoticeable transmission impairments. Therefore this spatio-temporal saliencymaps is computed on the impaired frame. Thus the pixel difference in the MSE computationis emphasized or diminished with regard to the pixel saliency. According to the state of theart, several improvements are brought to the saliency map computation process. Especially,new spatio-temporal saliency map fusion strategies are designed.After our successful attempt to assess the video quality with saliency maps, we develop ano-reference quality metric. This metric, Weighted Macro-Block Error Rate (WMBER), relies on the saliency map and the macro-block error detection. The macro-block error detectionprovides the impaired macro-blocks location in the frame. However, the impaired macro-blocks are concealed with more or less success during the decoding process. So the saliencymap provides the user perceived impairment strength for each macro-block.Several psycho-visual studies have shown that semantics play an important role in visualscene perception. These studies conclude that faces and text are the most attractive. Toimprove the spatio-temporal saliency model a semantic dimension is added. This semanticsaliency is based on the Viola & Jones face detector.To predict the Mean Opinion Score (MOS) from objective metric values like WMBER,WMSE, PSNR or SSIM, we propose to use a supervised learning approach. This approach iscalled Similarity Weighted Average (SWA). Several improvements are brought to the originalSWA.For the metrics evaluation a psycho-visual experiment with 50 subjects has been carriedout. To measure the saliency map models accuracy, a psycho-visual experiment with aneye-tracker has also been carried out. These two experiments habe been conducted in col-laboration with the Ben Gurion University, Israel. WMBER and WMSE performances arecompared with reference metrics like SSIM and PSNR. The proposed metrics are also testedon a database provided by IRCCyN research laboratory.

Les systèmes d'identification de personnes basés sur le visage deviennent de plus en plus répandus et trouvent des applications très variées, en particulier dans le domaine de la vidéosurveillance. Or, dans ce contexte, les performances des algorithmes de reconnaissance faciale dépendent largement des conditions d'acquisition des images, en particulier lorsque la pose varie mais également parce que les méthodes d'acquisition elles mêmes peuvent introduire des artéfacts. On parle principalement ici de maladresse de mise au point pouvant entraîner du flou sur l'image ou bien d'erreurs liées à la compression et faisant apparaître des effets de blocs. Le travail réalisé au cours de la thèse porte donc sur la reconnaissance de visages à partir d'images acquises à l'aide de caméras de vidéosurveillance, présentant des artéfacts de flou ou de bloc ou bien des visages avec des poses variables. Nous proposons dans un premier temps une nouvelle approche permettant d'améliorer de façon significative la reconnaissance des visages avec un niveau de flou élevé ou présentant de forts effets de bloc. La méthode, à l'aide de métriques spécifiques, permet d'évaluer la qualité de l'image d'entrée et d'adapter en conséquence la base d'apprentissage des algorithmes de reconnaissance. Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur l'estimation de la pose du visage. En effet, il est généralement très difficile de reconnaître un visage lorsque celui-ci n'est pas de face et la plupart des algorithmes d'identification de visages considérés comme peu sensibles à ce paramètre nécessitent de connaître la pose pour atteindre un taux de reconnaissance intéressant en un temps relativement court. Nous avons donc développé une méthode d'estimation de la pose en nous basant sur des méthodes de reconnaissance récentes afin d'obtenir une estimation rapide et suffisante de ce paramètre. / The person identification systems based on face recognition are becoming increasingly widespread and are being used in very diverse applications, particularly in the field of video surveillance. In this context, the performance of the facial recognition algorithms largely depends on the image acquisition context, especially because the pose can vary, but also because the acquisition methods themselves can introduce artifacts. The main issues are focus imprecision, which can lead to blurred images, or the errors related to compression, which can introduce the block artifact. The work done during the thesis focuses on facial recognition in images taken by video surveillance cameras, in cases where the images contain blur or block artifacts or show various poses. First, we are proposing a new approach that allows to significantly improve facial recognition in images with high blur levels or with strong block artifacts. The method, which makes use of specific noreference metrics, starts with the evaluation of the quality level of the input image and then adapts the training database of the recognition algorithms accordingly. Second, we have focused on the facial pose estimation. Normally, it is very difficult to recognize a face in an image taken from another viewpoint than the frontal one and the majority of facial identification algorithms which are robust to pose variation need to know the pose in order to achieve a satisfying recognition rate in a relatively short time. We have therefore developed a fast and satisfying pose estimation method based on recent recognition techniques.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.

Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees.