Ce travail est à la jonction de deux domaines de recherche que sont la turbulence et le traitement d'image. L'objectif principal est de proposer de nouvelles méthodologies pour reconstruire les petites échelles de la turbulence à partir de mesures grande échelle. Une des contributions de ce travail est de revisiter des méthodes conventionnelles et de proposer de nouveaux modèles basés sur les travaux récents en traitement d’image pour les adapter à une problématique de turbulence. Le premier problème consiste à trouver une fonction de correspondance empirique entre les grandes et les petites échelles, une approche classique pour les modèles de type regression. Nous introduisons également une nouvelle méthode appelée “apprentissage de dictionnaire” pour laquelle une représentation couplée des grandes et des petites échelles est déduite par apprentissage statistique. Le deuxième problème est de reconstruire les informations à petites échelles par fusion de plusieurs mesures complémentaires. Le modèle de type “propagation de la moyenne non-locale” exploite la similarité des structures de l'écoulement alors que les modèles bayesiens de fusion proposent d'estimer le champ le plus probable en fonction d'informations données, on parle d’estimateur maximum a posteriori. Toutes les méthodes sont comparées et validées sur des bases de données numériques pour lesquelles les informations sont disponibles à toutes les échelles. Les performances des différentes approches sont analysées pour chacune des configurations. Ces résultats peuvent être utilisés dans une approche de type co-conception où il s’agit d'imaginer différents dispositifs expérimentaux définis conjointement avec les traitements numériques prévus pour extraire l’information utile. Les résultats de nos analyses peuvent être utilisés pour définir de nouvelles expériences qui maximisent la qualité des informations obtenues après traitement. / This work lies in between the research domains of turbulence and image processing. The main objectives are to propose new methodologies to reconstruct small-scale turbulence from measurements at large-scale only. One contribution of this work is a review of existing methods. We also propose new models inspired from recent works in image processing to adapt them to the context of turbulence. We address two different problems. The first problem is to find an empirical mapping function between large and small scales for which regression models are a common approach. We also introduce the use of “dictionary learning” to this problem of turbulence. The idea is to train coupled representations of large and small scales for reconstruction. The second problem is to reconstruct small-scale information via fusion of complementary measurements. The non-local means propagation model exploits the similarity of structures in the flow, while the Bayesian fusion model estimates the most probable fields given the measurements thanks to a maximum a posteriori estimate. All methods are validated and compared using numerical databases where fully resolved velocity fields are available. Performances of the proposed approaches are also characterized for various configurations. These results can be considered under the co-conception design framework, where different experimental setups are designed with respect to their corresponding post-processing. Our detailed analyses can be used to design new experiments that maximize the level of useful information after processing measurements.

Cette thèse porte sur la Tomographie Acoustique Océanique qui permet d'estimer la température de l'eau dans une tranche d'océan à partir de mesures acoustiques. Les vitesse de propagation des ondes étant fortement liée à la température, la tomographie consiste à estimer la célérité à partir des mesures des temps de propagation des ondes acoustiques. Nous nous intéressons à des acquisitions réalisées avec deux antennes, une d'émetteurs et une de récepteurs, placées verticalement face à face, dans un guide d'ondes côtier. Dans ces guides peu profonds, la mesure des temps de propagation ainsi que leur identification sont difficiles à réaliser à cause de la propagation multi-trajets. Avec une acquisition à deux antennes, nous proposons un algorithme de Double Formation de Voies permettant de séparer les contributions des différents trajets, en fonction de leurs angles d'émission et de leurs angles de réception. En plus des mesures des temps de propagation, la tomographie a besoin d'un modèle physique reliant les temps de propagation à la célérité. Deux modèles ont été analysés pendant ces travaux: la théorie classique des rayons, et les Noyaux de Sensibilité du Temps de Propagation (NSTP) obtenus sous l'approximation de Born. Une adaptation des NSTP au cas des mesures obtenues par Double Formation de Voies (D-FV) a été réalisée. Les méthodes développées ont été validées sur des données synthétiques et sur des données "petites échelles" reproduisant la propagation des guides océaniques dans une cuve d'eau de dimensions réduites. L'étude des données ''petites échelles'' a par ailleurs permis d'étudier certains phénomènes physiques: la convection et les vagues de surface.

Le présent travail est une étude expérimentale sur l’interaction entre flamme et turbulence. L’effet de la pression sur le plissement de flammes turbulentes prémélangées est caractérisé à l’aide de diagnostics laser et fil chaud. Dans un premier temps, la caractérisation de la turbulence générée par un système multi-échelles a été réalisée. Il a été démontré que ce dispositif amplifie le taux de turbulence de 40% par rapport à un dispositif mono-grille de maille équivalente. De même, les petites échelles de turbulence sont trouvées expérimentalement plus petites et plus énergétiques pour le système multi-grilles. A partir de ces résultats, l’étude des interactions entre flamme prémélangée et turbulence a été effectuée. En utilisant le diagnostic par tomographie laser, le front de flamme de plusieurs prémélanges a été étudié. En modifiant les conditions de mélange, l’effet des paramètres comme le nombre de Lewis, les conditions de turbulence ou les petites échelles ont pu être observés. Le faible impact des instabilités thermodiffusives sur la courbure du front de flamme et sur la dynamique de la flamme a été démontré. En revanche, l’effet des conditions de turbulence a été démontré comme important sur les caractéristiques du front de flamme. De plus, les résultats obtenus ont montré l’impact majeur de l’échelle de Taylor sur le plissement du front de flamme pour les conditions expérimentales de la présente étude. / The present work is an experimental study on the interactions between flame and turbulence. The pressure effect on the flame front wrinkling is characterised using laser diagnostics and hot wire anemometry. To begin with, the turbulence generated by a multi-grid system is characterised. It is shown that the present system produces a higher turbulence rate by 40% than for an equivalent mesh single-grid system. Moreover, the small turbulence scales sizes are experimentally found smaller with the multi-grid system. From those results, the interactions between premixed flames and turbulence were studied. By using the laser tomography diagnostic, the flame front of several gases premixes was observed. By changing the mixing conditions, the effect of parameters such as the Lewis number, the turbulence conditions and the small scale was observed. The low impact of the thermodiffusives instabilities in our conditions was demonstrated. However, the important effect of the turbulence conditions on the flame front characteristics was observed. Moreover, the present results showed the major impact of the Taylor micro scale on the flame front wrinkling for these study experimental conditions.

La thermographie infrarouge est une méthode largement employée pour la caractérisation des propriétés thermophysiques des matériaux. L’avènement des diodes laser pratiques, peu onéreuses et aux multiples caractéristiques, étendent les possibilités métrologiques des caméras infrarouges et mettent à disposition un ensemble de nouveaux outils puissants pour la caractérisation thermique et le contrôle non desturctif. Cependant, un lot de nouvelles difficultés doit être surmonté, comme le traitement d’une grande quantité de données bruitées et la faible sensibilité de ces données aux paramètres recherchés. Cela oblige de revisiter les méthodes de traitement du signal existantes, d’adopter de nouveaux outils mathématiques sophistiqués pour la compression de données et le traitement d’informations pertinentes. Les nouvelles stratégies consistent à utiliser des transformations orthogonales du signal comme outils de compression préalable de données, de réduction et maîtrise du bruit de mesure. L’analyse de sensibilité, basée sur l’étude locale des corrélations entre les dérivées partielles du signal expérimental, complète ces nouvelles approches. L'analogie avec la théorie dans l'espace de Fourier a permis d'apporter de nouveaux éléments de réponse pour mieux cerner la «physique» des approches modales.La réponse au point source impulsionnel a été revisitée de manière numérique et expérimentale. En utilisant la séparabilité des champs de température nous avons proposé une nouvelle méthode d'inversion basée sur une double décomposition en valeurs singulières du signal expérimental. Cette méthode par rapport aux précédentes, permet de tenir compte de la diffusion bi ou tridimensionnelle et offre ainsi une meilleure exploitation du contenu spatial des images infrarouges. Des exemples numériques et expérimentaux nous ont permis de valider dans une première approche cette nouvelle méthode d'estimation pour la caractérisation de diffusivités thermiques longitudinales. Des applications dans le domaine du contrôle non destructif des matériaux sont également proposées. Une ancienne problématique qui consiste à retrouver les champs de température initiaux à partir de données bruitées a été abordée sous un nouveau jour. La nécessité de connaitre les diffusivités thermiques du matériau orthotrope et la prise en compte des transferts souvent tridimensionnels sont complexes à gérer. L'application de la double décomposition en valeurs singulières a permis d'obtenir des résultats intéressants compte tenu de la simplicité de la méthode. En effet, les méthodes modales sont basées sur des approches statistiques de traitement d'une grande quantité de données, censément plus robustes quant au bruit de mesure, comme cela a pu être observé. / Infrared thermography is a widely used method for characterization of thermophysical properties of materials. The advent of the laser diodes, which are handy, inexpensive, with a broad spectrum of characteristics, extend metrological possibilities of infrared cameras and provide a combination of new powerful tools for thermal characterization and non destructive evaluation. However, this new dynamic has also brought numerous difficulties that must be overcome, such as high volume noisy data processing and low sensitivity to estimated parameters of such data. This requires revisiting the existing methods of signal processing, adopting new sophisticated mathematical tools for data compression and processing of relevant information.New strategies consist in using orthogonal transforms of the signal as a prior data compression tools, which allow noise reduction and control over it. Correlation analysis, based on the local cerrelation study between partial derivatives of the experimental signal, completes these new strategies. A theoretical analogy in Fourier space has been performed in order to better understand the «physical» meaning of modal approaches.The response to the instantaneous point source of heat, has been revisited both numerically and experimentally. By using separable temperature fields, a new inversion technique based on a double singular value decomposition of experimental signal has been introduced. In comparison with previous methods, it takes into account two or three-dimensional heat diffusion and therefore offers a better exploitation of the spatial content of infrared images. Numerical and experimental examples have allowed us to validate in the first approach our new estimation method of longitudinal thermal diffusivities. Non destructive testing applications based on the new technique have also been introduced.An old issue, which consists in determining the initial temperature field from noisy data, has been approached in a new light. The necessity to know the thermal diffusivities of an orthotropic medium and the need to take into account often three-dimensional heat transfer, are complicated issues. The implementation of the double singular value decomposition allowed us to achieve interesting results according to its ease of use. Indeed, modal approaches are statistical methods based on high volume data processing, supposedly robust as to the measurement noise.