Les travaux décrits dans ce manuscrit ont pour thème général le recalage de séquences d'images multimodales : Image par Résonance Magnétique (IRM), Tomographie par Émission de Positons (TEP) et images de scanner X (CT) synchronisées à l'électrocardiogramme (ECG). Ces modalités présentent un intérêt pour l'évaluation de la fonction cardiaque permettant un diagnostic et un suivi des pathologies cardio-vasculaires. La TEP permet d'évaluer la fonction ventriculaire et l'IRM est une méthode de référence pour l'étude de la fonction ventriculaire gauche. L'intérêt de ce recalage est de pouvoir fusionner des images fonctionnelles, apportées par la TEP étudiant la viabilité myocardique et des images anatomiques plus précises apportées par l'IRM. Le recalage de ces séquences d'images, nécessite la mise en place de méthodes adaptées aux modalités mises en jeu et se décompose en deux étapes distinctes : (i) un recalage global 3D rigide, entre les données IRM et CT, fondé sur une approche modèle et (ii) un recalage local 2D utilisant l'information mutuelle et une Free Form Deformation (FFD). Concernant la première étape, nous proposons l'utilisation de modèles cardiaques 3D définis sur les données IRM et CT et recalés par ICP. Le recalage local 2D fait l'objet de deux contributions. Afin de rendre l'information mutuelle sensible aux informations des données TEP et CT, nous proposons la création d'une image composite qui permet de rendre compte des contours du myocarde (visibles sur les images TEP) et de l'enveloppe totale du coeur (visible sur les images CT). Pour optimiser notre processus dans l'étude de la séquence complète des images, nous proposons une initialisation originale aux transformations utilisées en utilisant le champ de déplacement temporel issu des données IRM. L'ensemble des résultats obtenus a été évalué par un expert

La détection des changements d'un paysage est la mise en œuvre de techniques ayant pour but de repérer, de mettre en évidence et enfin, de comprendre son évolution temporelle. Ses domaines d'application sont riches et variés en télédétection. Cependant, la plupart des applications de détection de changement ne s'appuient pas sur une démarche générale permettant de justifier ou de généraliser les solutions techniques proposées. La thèse a pour premier objectif d'apporter une nouvelle contribution à la mise en place d'un cadre et d'une méthodologie générale propre à la détection de changement. Après l'établissement d'un certain nombre de définitions sur les changements d'un paysage en termes d'échelles caractéristiques et d'observabilité, nous proposons une méthodologie, basée sur un analyse bibliographique, se décomposant en cinq étapes : l'identification et la caractérisation des différentes sources de changements effectifs et exogènes ; l'alignement géométrique et radiométrique des données ; l'extraction d'informations pertinentes vis-à-vis des changements à détecter ; la création des écarts à un modèle d'évolution temporelle ; la prise de décision et la synthèse des résultats. Cette analyse fait apparaître des problèmes fondamentaux relatifs au lien entre les changements effectifs et ceux observés en fonction des caractéristiques des moyens d'observation. L'étude de ce lien est le deuxième objectif de la thèse. Enfin, la thèse a mis en évidence le rôle crucial de l'alignement des données et, notamment, de l'alignement géométrique. A partir d'un algorithme existant, nous avons élaboré une méthode de recalage automatique itérative s'appuyant sur une décomposition multirésolution des images et utilisant des techniques d'appariement sub-pixellaire et de déformation géométrique locales. Un protocole innovant de validation à partir d'images simulées a été établi et a permis d'évaluer la qualité de la méthode et son apport comparé à des méthodes de recalage standards.

Lors d'une catastrophe majeure, il est nécessaire de connaître rapidement l'importance des dégâts sur les bâtiments. Actuellement, cette quantification de dégâts se fait manuellement par comparaison visuelle d'images satellite. Les méthodes automatiques sont immatures ; leurs performances étant rarement évaluées, elles ne sont pas utilisées par les opérationnels. Nous proposons un protocole standard d'évaluation des performances de méthodes de quantification de dégâts. Il s'appuie sur des bases de données de référence obtenues pour cinq cas de catastrophes variées. Celles-ci contiennent pour chaque bâtiment l'emprise de son toit dans chaque image, ainsi qu'un degré de dégâts. Le protocole permet de quantifier les performances d'une méthode et de confronter ses résultats à d'autres. Disposant de ce protocole d'évaluation, nous proposons une méthode de quantification de dégâts à partir d'un couple d'images satellites panchromatiques de très haute résolution (THR) spatiale et d'un ensemble d'objets d'intérêt définis dans l'image de référence. La méthode développée doit pouvoir conduire à des résultats satisfaisants et reproductibles en utilisant des images de modalités différentes, et être automatisée au mieux. Les dégâts sur les bâtiments sont quantifiés par l'amplitude des changements sur leurs toits. Pour comparer ces derniers, ils doivent être alignés. Le recalage géométrique des données THR est un problème complexe non résolu ; une nouvelle méthode adaptée à notre problème est développée et évaluée. Elle aboutit à des résultats généralement satisfaisants pour notre application. Des indices de changements sont ensuite extraits. Deux coefficients de corrélation et des indices de texture obtenus par filtrage sont extraits, et un degré de dégâts est attribué à chacun des bâtiments par classification supervisée. L'impact des différences de modalité des images sur les performances de notre méthode est évalué. La méthode proposée est rapide, en grande partie généralisable et robuste à l'utilisation d'images THR de différentes résolutions ou issues de couples multicapteurs ; le paramètre influant est le B/H du couple.