L'analyse de façades (détection, compréhension et reconstruction) à partir d'images acquises depuis la rue est aujourd'hui un thème de recherche très actif en photogrammétrie et en vision par ordinateur de part ses nombreuses applications industrielles. Cette thèse montre des avancées réalisées dans le domaine de la segmentation générique de grands volumes de ce type d'images, contenant une ou plusieurs zones de façades (entières ou tronquées).Ce type de données se caractérise par une complexité architecturale très riche ainsi que par des problèmes liés à l'éclairage et au point de vue d'acquisition. La généricité des traitements est un enjeu important. La contrainte principale est de n'introduire que le minimum d'a priori possible. Nous basons nos approches sur les propriétés d'alignements et de répétitivité des structures principales de la façade. Nous proposons un partitionnement hiérarchique des contours de l'image ainsi qu'une détection de grilles de structures répétitives par processus ponctuels marqués. Sur les résultats, la façade est séparée de ses voisines et de son environnement (rue, ciel). D'autre part, certains éléments comme les fenêtres, les balcons ou le fond de mur, sans être reconnus, sont extraits de manière cohérente. Le paramétrage s'effectue en une seule passe et s'applique à tous les styles d'architecture rencontrés. La problématique se situe en amont de nombreuses thématiques comme la séparation de façades, l'accroissement du niveau de détail de modèles urbains 3D générés à partir de photos aériennes ou satellitaires, la compression ou encore l'indexation à partir de primitives géométriques (regroupement de structures et espacements entre elles

L'analyse de façades (détection, compréhension et reconstruction) à partir d'images acquises depuis la rue est aujourd'hui un thème de recherche très actif en photogrammétrie et en vision par ordinateur de part ses nombreuses applications industrielles. Cette thèse montre des avancées réalisées dans le domaine de la segmentation générique de grands volumes de ce type d'images, contenant une ou plusieurs zones de façades (entières ou tronquées).Ce type de données se caractérise par une complexité architecturale très riche ainsi que par des problèmes liés à l'éclairage et au point de vue d'acquisition. La généricité des traitements est un enjeu important. La contrainte principale est de n'introduire que le minimum d'a priori possible. Nous basons nos approches sur les propriétés d'alignements et de répétitivité des structures principales de la façade. Nous proposons un partitionnement hiérarchique des contours de l'image ainsi qu'une détection de grilles de structures répétitives par processus ponctuels marqués. Sur les résultats, la façade est séparée de ses voisines et de son environnement (rue, ciel). D'autre part, certains éléments comme les fenêtres, les balcons ou le fond de mur, sans être reconnus, sont extraits de manière cohérente. Le paramétrage s'effectue en une seule passe et s'applique à tous les styles d'architecture rencontrés. La problématique se situe en amont de nombreuses thématiques comme la séparation de façades, l'accroissement du niveau de détail de modèles urbains 3D générés à partir de photos aériennes ou satellitaires, la compression ou encore l'indexation à partir de primitives géométriques (regroupement de structures et espacements entre elles / Facade analysis (detection, understanding and field of reconstruction) in street level imagery is currently a very active field of research in photogrammetric computer vision due to its many applications. This thesis shows some progress made in the field of generic segmentation of a broad range of images that contain one or more facade areas (as a whole or in part).This kind of data is carecterized by a very rich and varied architectural complexity and by problems in lighting conditions and in the choice of a camera's point of view. Workflow genericity is an important issue. One significant constraint is to be as little biased as possible. The approches presented extract the main facade structures based on geometric properties such as alignment and repetitivity. We propose a hierarchic partition of the image contour edges and a detection of repetitive grid patterns based on marked point processes. The facade is set appart from its neighbooring façades and from its environment (the ground, the sky). Some elements such as windows, balconies or wall backgrounds, are extracted in a relevant way, without being recognized. The parameters regulation is done in one step and refers to all architectural styles encountered. The problem originates from most themes such as facade separation, the increase of level of details in 3D city models generated from aerial or satellite imagery, compression or indexation based on geometric primitives (structure grouping and space between them)