Les méthodes de recalage d’images, qui ont pour but l’alignement de deux ou plusieurs images dans un même système de coordonnées, sont parmi les algorithmes les plus anciens et les plus utilisés en vision par ordinateur. Les méthodes de recalage servent à établir des correspondances entre des images (prises à des moments différents, par différents senseurs ou avec différentes perspectives), lesquelles ne sont pas évidentes pour l’œil humain. Un type particulier d’algorithme de recalage, connu comme « les méthodes de recalage déformables à l’aide de modèles graphiques » est devenu de plus en plus populaire ces dernières années, grâce à sa robustesse, sa scalabilité, son efficacité et sa simplicité théorique. La gamme des problèmes auxquels ce type d’algorithme peut être adapté est particulièrement vaste. Dans ce travail de thèse, nous proposons plusieurs extensions à la théorie de recalage déformable à l’aide de modèles graphiques, en explorant de nouvelles applications et en développant des contributions méthodologiques originales.Notre première contribution est une extension du cadre du recalage à l’aide de graphes, en abordant le problème très complexe du recalage d’une tranche avec un volume. Le recalage d’une tranche avec un volume est le recalage 2D dans un volume 3D, comme par exemple le mapping d’une tranche tomographique dans un système de coordonnées 3D d’un volume en particulier. Nos avons proposé une formulation scalable, modulaire et flexible pour accommoder des termes d'ordre élevé et de rang bas, qui peut sélectionner le plan et estimer la déformation dans le plan de manière simultanée par une seule approche d'optimisation. Le cadre proposé est instancié en différentes variantes, basés sur différentes topologies du graph, définitions de l'espace des étiquettes et constructions de l'énergie. Le potentiel de notre méthode a été démontré sur des données réelles ainsi que des données simulées dans le cadre d’une résonance magnétique d’ultrason (où le cadre d’installation et les stratégies d’optimisation ont été considérés).Les deux autres contributions inclues dans ce travail de thèse, sont liées au problème de l’intégration de l’information sémantique dans la procédure de recalage (indépendamment de la dimensionnalité des images). Actuellement, la plupart des méthodes comprennent une seule fonction métrique pour expliquer la similarité entre l’image source et l’image cible. Nous soutenons que l'intégration des informations sémantiques pour guider la procédure de recalage pourra encore améliorer la précision des résultats, en particulier en présence d'étiquettes sémantiques faisant du recalage un problème spécifique adapté à chaque domaine.Nous considérons un premier scénario en proposant un classificateur pour inférer des cartes de probabilité pour les différentes structures anatomiques dans les images d'entrée. Notre méthode vise à recaler et segmenter un ensemble d'images d'entrée simultanément, en intégrant cette information dans la formulation de l'énergie. L'idée principale est d'utiliser ces cartes estimées des étiquettes sémantiques (fournie par un classificateur arbitraire) comme un substitut pour les données non-étiquettées, et les combiner avec le recalage déformable pour améliorer l'alignement ainsi que la segmentation.Notre dernière contribution vise également à intégrer l'information sémantique pour la procédure de recalage, mais dans un scénario différent. Dans ce cas, au lieu de supposer que nous avons des classificateurs arbitraires pré-entraînés à notre disposition, nous considérons un ensemble d’annotations précis (vérité terrain) pour une variété de structures anatomiques. Nous présentons une contribution méthodologique qui vise à l'apprentissage des critères correspondants au contexte spécifique comme une agrégation des mesures de similarité standard à partir des données annotées, en utilisant une adaptation de l’algorithme « Latent Structured Support Vector Machine ». / Image registration methods, which aim at aligning two or more images into one coordinate system, are among the oldest and most widely used algorithms in computer vision. Registration methods serve to establish correspondence relationships among images (captured at different times, from different sensors or from different viewpoints) which are not obvious for the human eye. A particular type of registration algorithm, known as graph-based deformable registration methods, has become popular during the last decade given its robustness, scalability, efficiency and theoretical simplicity. The range of problems to which it can be adapted is particularly broad. In this thesis, we propose several extensions to the graph-based deformable registration theory, by exploring new application scenarios and developing novel methodological contributions.Our first contribution is an extension of the graph-based deformable registration framework, dealing with the challenging slice-to-volume registration problem. Slice-to-volume registration aims at registering a 2D image within a 3D volume, i.e. we seek a mapping function which optimally maps a tomographic slice to the 3D coordinate space of a given volume. We introduce a scalable, modular and flexible formulation accommodating low-rank and high order terms, which simultaneously selects the plane and estimates the in-plane deformation through a single shot optimization approach. The proposed framework is instantiated into different variants based on different graph topology, label space definition and energy construction. Simulated and real-data in the context of ultrasound and magnetic resonance registration (where both framework instantiations as well as different optimization strategies are considered) demonstrate the potentials of our method.The other two contributions included in this thesis are related to how semantic information can be encompassed within the registration process (independently of the dimensionality of the images). Currently, most of the methods rely on a single metric function explaining the similarity between the source and target images. We argue that incorporating semantic information to guide the registration process will further improve the accuracy of the results, particularly in the presence of semantic labels making the registration a domain specific problem.We consider a first scenario where we are given a classifier inferring probability maps for different anatomical structures in the input images. Our method seeks to simultaneously register and segment a set of input images, incorporating this information within the energy formulation. The main idea is to use these estimated maps of semantic labels (provided by an arbitrary classifier) as a surrogate for unlabeled data, and combine them with population deformable registration to improve both alignment and segmentation.Our last contribution also aims at incorporating semantic information to the registration process, but in a different scenario. In this case, instead of supposing that we have pre-trained arbitrary classifiers at our disposal, we are given a set of accurate ground truth annotations for a variety of anatomical structures. We present a methodological contribution that aims at learning context specific matching criteria as an aggregation of standard similarity measures from the aforementioned annotated data, using an adapted version of the latent structured support vector machine (LSSVM) framework.

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is an important key to efficient logistics system management, which can result in higher level of customer satisfaction because more customers can be served in a shorter time. In broad terms, it deals with designing optimal delivery or collection routes from one or several depot(s) to a number of geographically scattered customers subject to side constraints. The VRP is a discrete optimization and computationally hard problem and has been extensively studied by researchers and practitioners during the past decades. Being complex problems with numerous and relevant potential applications, researchers from the fields of computer science, operations research and industrial engineering have developed very efficient algorithms, both of exact and heuristic nature, to deal with different types of VRPs. However, VRP research has often been criticized for being too focused on oversimplified versions of the routing problems encountered in real-life applications. Consequently, researchers have recently turned to variants of the VRP which before were considered too difficult to solve. These variants include those attributes and constraints observed in real-life planning and lead to solutions that are executable in practice. These extended problems are called Multi-Attribute Vehicle Routing Problems (MAVRPs). The main purpose of this thesis is to study different practical aspects of three multi-attribute vehicle routing problems which will be modeled in it. Besides that, since the VRP has been proved to be NP-hard in the strong sense such that it is impossible to optimally solve the large-sized problems in a reasonable computational time by means of traditional optimization approaches, novel heuristics will be designed to efficiently tackle the created models.

No description available.

Cette thèse introduit une nouvelle approche pour la reconstruction de surface à partir d'acquisitions de nuages de points. Cette approche construit un complexe cellulaire à partir du nuage de points puis formule la reconstruction comme un problème d'étiquetage binaire des cellules de ce complexe sous un ensemble de contraintes de visibilité. La résolution du problème se ramène alors au calcul d'une coupe minimale s-t permettant d'obtenir efficacement une surface optimale d'après ces contraintes. Dans la première partie de cette thèse, l'approche est utilisée pour la reconstruction générique de surface. Une première application aboutit à un algorithme très robuste de reconstruction de surface à partir de nuages denses issus d'acquisitions laser. Une seconde application utilise une variante de cet algorithme au sein d'une chaîne de photo-modélisation en combinaison avec un raffinement variationnel photométrique. La chaîne complète est adaptée à la reconstruction de scènes de grande échelle et obtient d'excellents résultats en terme de complétude et de précision des reconstructions. La seconde partie de cette thèse considère le problème de la reconstruction directe de modèles géométriques simples à partir de nuages de points. Un algorithme robuste est proposé pour décomposer hiérarchiquement des nuages de points denses en formes issues d'un ensemble restreint de classes de formes. Lorsque que cet ensemble de classes est réduit aux plans seulement, la reconstruction de modèles de très faible complexité est possible. Une extension à d'autres classes de formes échange cet avantage contre la gestion de nuages de points plus difficiles.

Les imperfections inhérentes aux processus et procédés de fabrication entraînent une dégradation des caractéristiques fonctionnelles, et donc de la qualité du produit. Afin d'assurer un certain niveau de qualité, la synthèse des tolérances vise à déterminer les limites acceptables des caractéristiques des pièces et des assemblages. L'allocation ou la synthèse des tolérances fonctionnelles est une importante étape du processus de conception qui se situe généralement durant la conception détaillée et impacte énormément la conception du processus de fabrication, la fabrication et le contrôle du produit. Il est donc important, lors de la détermination des tolérances fonctionnelles, de prendre en compte l'impact de celles-ci sur le coût de fabrication du produit et sur la qualité du produit. Ces deux notions (coût de fabrication et qualité du produit) sont généralement antinomiques. L'approche proposée vise à allouer les tolérances fonctionnelles qui offrent le meilleur équilibre performance fonctionnelle / coût de fabrication. Elle est basée sur l'approche par « Key Characteristics » développée par Boeing couplée avec une approche par activités inspirée de l'« Activity Based Costing » et adaptée aux besoins de la sélection et l'analyse de processus de fabrication. Afin de quantifier cet équilibre, ces travaux proposent la définition d'un indicateur de performance d'une allocation de tolérances : le coût pondéré qualité, et une solution d'optimisation discrète de l'allocation : la démarche ABTA (Activity Based Tolerance Allocation). Celle-ci a été implémentée dans plusieurs maquettes informatiques afin de valider les mécanismes et méthodes qui la constituent.

Ce travail de thèse concerne l'analyse structurelle des maillages triangulaires surfaciques, ainsi que leur traitement en vue de l'amélioration de leur qualité (remaillage) ou de leur simplification. Dans la littérature, le repositionnement des sommets d'un maillage est soit traité de manière locale, soit de manière globale mais sans un contrôle local de l'erreur géométrique introduite, i.e. les solutions actuelles ne sont pas globales ou introduisent de l'erreur géométrique non-contrôlée. Les techniques d'approximation de maillage les plus prometteuses se basent sur une décomposition en primitives géométriques simples (plans, cylindres, sphères etc.), mais elles n'arrivent généralement pas à trouver la décomposition optimale, celle qui optimise à la fois l'erreur géométrique de l'approximation par les primitives choisies, et le nombre et le type de ces primitives simples. Pour traiter les défauts des approches de remaillage existantes, nous proposons une méthode basée sur un modèle global, à savoir une modélisation graphique probabiliste, intégrant des contraintes souples basées sur la géométrie (l'erreur de l'approximation), la qualité du maillage et le nombre de sommets du maillage. De même, pour améliorer la décomposition en primitives simples, une modélisation graphique probabiliste a été choisie. Les modèles graphiques de cette thèse sont des champs aléatoires de Markov, ces derniers permettant de trouver une configuration optimale à l'aide de la minimisation globale d'une fonction objectif. Nous avons proposé trois contributions dans cette thèse autour des maillages triangulaires 2-variétés : (i) une méthode d'extraction statistiquement robuste des arêtes caractéristiques applicable aux objets mécaniques, (ii) un algorithme de segmentation en régions approximables par des primitives géométriques simples qui est robuste à la présence de données aberrantes et au bruit dans la position des sommets, (iii) et finalement un algorithme d'optimisation de maillages qui cherche le meilleur compromis entre l'amélioration de la qualité des triangles, la qualité de la valence des sommets, le nombre de sommets et la fidélité géométrique à la surface initiale.

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is an important key to efficient logistics system management, which can result in higher level of customer satisfaction because more customers can be served in a shorter time. In broad terms, it deals with designing optimal delivery or collection routes from one or several depot(s) to a number of geographically scattered customers subject to side constraints. The VRP is a discrete optimization and computationally hard problem and has been extensively studied by researchers and practitioners during the past decades. Being complex problems with numerous and relevant potential applications, researchers from the fields of computer science, operations research and industrial engineering have developed very efficient algorithms, both of exact and heuristic nature, to deal with different types of VRPs. However, VRP research has often been criticized for being too focused on oversimplified versions of the routing problems encountered in real-life applications. Consequently, researchers have recently turned to variants of the VRP which before were considered too difficult to solve. These variants include those attributes and constraints observed in real-life planning and lead to solutions that are executable in practice. These extended problems are called Multi-Attribute Vehicle Routing Problems (MAVRPs). The main purpose of this thesis is to study different practical aspects of three multi-attribute vehicle routing problems which will be modeled in it. Besides that, since the VRP has been proved to be NP-hard in the strong sense such that it is impossible to optimally solve the large-sized problems in a reasonable computational time by means of traditional optimization approaches, novel heuristics will be designed to efficiently tackle the created models.

Ce travail de thèse concerne l'analyse structurelle des maillages triangulaires surfaciques, ainsi que leur traitement en vue de l'amélioration de leur qualité (remaillage) ou de leur simplification. Dans la littérature, le repositionnement des sommets d'un maillage est soit traité de manière locale, soit de manière globale mais sans un contrôle local de l'erreur géométrique introduite, i.e. les solutions actuelles ne sont pas globales ou introduisent de l'erreur géométrique non-contrôlée. Les techniques d'approximation de maillage les plus prometteuses se basent sur une décomposition en primitives géométriques simples (plans, cylindres, sphères etc.), mais elles n'arrivent généralement pas à trouver la décomposition optimale, celle qui optimise à la fois l'erreur géométrique de l'approximation par les primitives choisies, et le nombre et le type de ces primitives simples. Pour traiter les défauts des approches de remaillage existantes, nous proposons une méthode basée sur un modèle global, à savoir une modélisation graphique probabiliste, intégrant des contraintes souples basées sur la géométrie (l'erreur de l'approximation), la qualité du maillage et le nombre de sommets du maillage. De même, pour améliorer la décomposition en primitives simples, une modélisation graphique probabiliste a été choisie. Les modèles graphiques de cette thèse sont des champs aléatoires de Markov, ces derniers permettant de trouver une configuration optimale à l'aide de la minimisation globale d'une fonction objectif. Nous avons proposé trois contributions dans cette thèse autour des maillages triangulaires 2-variétés : (i) une méthode d'extraction statistiquement robuste des arêtes caractéristiques applicable aux objets mécaniques, (ii) un algorithme de segmentation en régions approximables par des primitives géométriques simples qui est robuste à la présence de données aberrantes et au bruit dans la position des sommets, (iii) et finalement un algorithme d'optimisation de maillages qui cherche le meilleur compromis entre l'amélioration de la qualité des triangles, la qualité de la valence des sommets, le nombre de sommets et la fidélité géométrique à la surface initiale. / The work in this thesis concerns structural analysis of 2-manifold triangular meshes, and their processing towards quality enhancement (remeshing) or simplification. In existing work, the repositioning of mesh vertices necessary for remeshing is either done locally or globally, but in the latter case without local control on the introduced geometrical error. Therefore, current results are either not globally optimal or introduce unwanted geometrical error. Other promising remeshing and approximation techniques are based on a decomposition into simple geometrical primitives (planes, cylinders, spheres etc.), but they generally fail to find the best decomposition, i.e. the one which jointly optimizes the residual geometrical error as well as the number and type of selected simple primitives. To tackle the weaknesses of existing remeshing approaches, we propose a method based on a global model, namely a probabilistic graphical model integrating soft constraints based on geometry (approximation error), mesh quality and the number of mesh vertices. In the same manner, for segmentation purposes and in order to improve algorithms delivering decompositions into simple primitives, a probabilistic graphical modeling has been chosen. The graphical models used in this work are Markov Random Fields, which allow to find an optimal configuration by a global minimization of an objective function. We have proposed three contributions in this thesis about 2-manifold triangular meshes : (i) a statistically robust method for feature edge extraction for mechanical objects, (ii) an algorithm for the segmentation into regions which are approximated by simple primitives, which is robust to outliers and to the presence of noise in the vertex positions, (iii) and lastly an algorithm for mesh optimization which jointly optimizes triangle quality, the quality of vertex valences, the number of vertices, as well as the geometrical fidelity to the initial surface.