Les travaux menés dans cette thèse concernent le développement d’un dispositif de vision permettant l’estimation de caractéristiques géométriques d’un feu de végétation en propagation. Ce dispositif est composé de plusieurs systèmes de stéréovision multimodaux générant des paires d’images stéréoscopiques à partir desquelles des points tridimensionnels sont calculés et les caractéristiques géométriques de feu tels que sa position, vitesse, hauteur, profondeur, inclinaison, surface et volume sont estimées. La première contribution importante de cette thèse est la détection de pixels de feu de végétation. Tous les algorithmes de détection de pixels de feu de la littérature ainsi que ceux développés dans le cadre de cette thèse ont été évalués sur une base de 500 images de feux de végétation acquises dans le domaine du visible et caractérisées en fonction des propriétés du feu dans l’image (couleur, fumée, luminosité). Cinq algorithmes de détection de pixels de feu de végétation basés sur la fusion de données issues d’images acquises dans le domaine du visible et du proche-infrarouge ont également été développés et évalués sur une autre base de données composée de 100 images multimodales caractérisées. La deuxième contribution importante de cette thèse concerne l’utilisation de méthodes de fusion d’images pour l’optimisation des points appariés entre les images multimodales stéréoscopiques. La troisième contribution importante de cette thèse est l’estimation des caractéristiques géométriques de feu à partir de points tridimensionnels obtenus depuis plusieurs paires d’images stéréoscopiques et recalés à l’aide de relevés GPS et d’inclinaison de tous les dispositifs de vision. Le dispositif d’estimation de caractéristiques géométriques à partir de systèmes de stéréovision a été évalué sur des objets rigides de dimensions connues et a permis d’obtenir les informations souhaitées avec une bonne précision. Les résultats des données obtenues pour des feux de végétation en propagation sont aussi présentés. Mots clefs : Feux de forêt, stéréovision, traitement d’images, segmentation, multimodal. / This thesis presents the geometrical characteristics measurement of spreading vegetation fires with multimodal stereovision systems. Image processing and 3D registration are used in order to obtain a three-dimensional modeling of the fire at each instant of image acquisition and then to compute fire front characteristics like its position, its rate of spread, its height, its width, its inclination, its surface and its volume. The first important contribution of this thesis is the fire pixel detection. A benchmark of fire pixel detection algorithms of the litterature and of those that are developed in this thesis have been on a database of 500 vegetation fire images of the visible spectra which have been characterized according to the fire properties in the image (color, smoke, luminosity). Five fire pixel detection algorithms based on fusion of data from visible and near-infrared spectra images have also been developed and tested on another database of 100 multimodal images. The second important contribution of this thesis is about the use of images fusion for the optimization of the matching point’s number between the multimodal stereo images. The second important contribution of this thesis is the registration method of 3D fire points obtained with stereovision systems. It uses information collected from a housing containing a GPS and an IMU card which is positioned on each stereovision systems. With this registration, a method have been developed to extract the geometrical characteristics when the fire is spreading. The geometrical characteristics estimation device have been evaluated on a car of known dimensions and the results obtained confirm the good accuracy of the device. The results obtained from vegetation fires are also presented. Key words: wildland fire, stereovision, image processing segmentation, multimodal.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet CPER Bramms, dont un des objectifs était de développer une méthode d'acquisition de la surface du buste féminin. Les travaux menés ont donc eu pour but la conception, le développement et la réalisation d'une machine de mesure tridimensionnelle adaptée aux objets vivants. Parmi le nombre important de méthodes de mesures tridimensionnelles existantes, l'attention a été portée sur la mise en correspondance par stéréovision ainsi que sur l'utilisation de lumière structurée. La mise en correspondance par stéréovision consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images d'une même scène, prise de deux points de vue différents. Une des manières de réaliser la mise en correspondance est de faire appel à des mesures de corrélation. Les algorithmes utilisés se heurtent alors à certaines difficultés : les changements de luminosité, les bruits, les déformations, les occultations, les zones peu texturées et les larges zones homogènes. L'utilisation de lumière structurée a permis essentiellement d'ajouter de l'information dans les zones homogènes lors des travaux menés. En développant cette approche, une méthode de reconstruction originale basée sur l'exploitation d'un motif particulier projeté sur la surface a ainsi été conçue. Un appariement basé sur la comparaison de signatures de points particuliers du motif a été mis en place. Ce procédé permet une reconstruction éparse en une unique acquisition et simplifie l'étape de gestion du nuage de points pour en faire un maillage surfacique / This thesis is part of the CPER BRAMSS project, one of its objectives was to develop an surface's retrieval method applied to the female bust. Therefore the work has aimed at the design, development and implementation of a three-dimensional measuring machine adapted to living objects.Among the large number of existing methods of three-dimensional measurements, attention was paid to the stereo matching as well as the use of structured light. Matching in stereovision is to find homologous pixels in two images of the same scene, taken from two different points of view. One way to achieve the mapping is to use correlation measurements. The algorithms used come up against certain difficulties: the changing light, noises, distortions, occlusions, low textured areas and large homogeneous areas. The use of structured light allow essentially the adding of information in homogeneous areas in this work. Developing this approach, an original method of reconstruction based on the exploitation of a particular pattern projected on the surface has been designed. A matching based on a comparison of the signatures of specific points in the pattern was implemented. This method allows a single sparse reconstruction acquisition step and simplifies the handling of the point cloud when transforming it in a surface mesh