Thèse de doctorat : Sciences informatiques : Paris 12 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. : 100 réf.

Th. doct.--Vision par ordinateur--Nice-Sophia Antipolis, 1996. / Bibliogr. p. 199-204. Résumé en anglais et en français. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.--Math. appl.--Paris 9, 1996. / Bibliogr. p. 209-221. Résumé. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.--Informatique temps réel, robotique-automatique--Paris--Éc. natl. supér. mines, 1997. / Bibliogr. p. 159-164. Résumé en anglais et en français. 1997 d'après la déclaration de dépôt légal.

Th. doct.-ing.--Électronique, électrotechn., autom.--Toulouse--I.N.P., 1979. N°: 68.

L’information visuelle est une source d’information très riche à laquelle les non-voyants et mal voyants (ou Personnes Aveugles et Malvoyantes : PAM) n’ont pas toujours accès. La présence des images constitue un réel handicap pour les PAM. Une transcription de ces images en relief peut augmenter leur accessibilité aux PAM. En prenant en compte les aspects de la cognition tactile chez les non-voyants, les règles, et les recommandations de la conception d’une image en relief, nous avons orienté notre travail sur les analyses et les comparaisons des techniques de traitement d’image numérique pour trouver les méthodes adaptées afin de créer une procédure automatique de création d’images en relief. A la fin de ce travail, nous avons testé les images en relief créées avec des non-voyants. Deux points importants ont été évalués :  Le taux de compréhension d’une image en relief ; Le temps d’exploration nécessaire.Les résultats suggèrent que les images faites par ce système sont accessibles pour les non-voyants braillistes. Le système implémenté peut être considéré comme un outil efficace de création d’image en relief :  Le système propose une possibilité de généraliser et formaliser la procédure de création d'image en relief ;  Le système donne une solution très rapide et facile.Le système peut traiter des images pédagogiques avec du contenu sémantique simplifié. Il peut donc être utilisé dans de nombreux cas d’utilisation. Par exemple, il peut être utilisé comme un outil pratique pour rendre accessible les images numériques. Il permet aussi la coopération avec d’autres modalités de présentation d’image au non-voyant, par exemple avec une carte interactive classique. / Visual information is a very rich source of information to which blind and visually impaired people (BVI) not always have access. The presence of images is a real handicap for the BVI. The transcription into an embossed image may increase the accessibility of an image to BVI. Our work takes into account the aspects of tactile cognition, the rules and the recommendations for the design of an embossed image. We focused our work on the analysis and comparison of digital image processing techniques in order to find the suitable methods to create an automatic procedure for embossing images. At the end of this research, we tested the embossed images created by our system with users with blindness. In the tests, two important points were evaluated:  The degree of understanding of an embossed image; The time required for exploration.The results suggest that the images made by this system are accessible to blind users who know braille. The implemented system can be regarded as an effective tool for the creation of an embossed image. The system offers an opportunity to generalize and formalize the procedure for creating an embossed image. The system gives a very quick and easy solution.The system can process pedagogical images with simplified semantic contents. It can be used as a practical tool for making digital images accessible. It also offers the possibility of cooperation with other modalities of presentation of the image to blind people, for example a traditional interactive map.

La reconnaissance de formes s'intéresse à la détection automatique de motifs dans des données d'entrée, afin de pouvoir, par exemple, les classer en catégories. La matière première de ces techniques est bien souvent l'image numérique. Cette dernière, dans sa forme la plus courante, est codée sous la forme d'une matrice de pixels. Néanmoins, la question du développement de représentations plus riches se pose. Ainsi, la structuration de l'information contenue dans l'image devrait permettre la mise en évidence des différents objets représentés, et des liens les unissant. C'est pourquoi nous proposons de modéliser les images numériques sous forme de graphes, pour leur richesse et expressivité d'une part, et pour exploiter les résultats de la théorie des graphes en reconnaissance de formes d'autre part. Nous développons pour cela une méthode d'extraction de graphes plans à partir d'images, basée sur le respect de la sémantique. Nous montrons que nous pouvons, étant donné un graphe, reconstruire avec perte limitée l'image d'origine. Par la suite, nous introduisons les graphes plans à trous, graphes dont les faces peuvent être visibles ou invisibles. Leur justification trouve sa place dans la recherche de motifs notamment, pour laquelle les éléments constituant l'arrière-plan d'une image ne doivent pas être retrouvés. En dirigeant notre attention sur la planarité de ces graphes, nous proposons des algorithmes polynomiaux d'isomorphisme de graphes plans et de motifs ; nous traitons également leur équivalence, qui se trouve être un isomorphisme aux faces invisibles près / Pattern recognition deals with automatically detecting patterns in input values, so as to, for example, classify them into categories. Digital images often constitute the raw material for these applications. The term digital images usually refers to bitmap images, i. e. images represented as matrices of pixels. However, alternative representations can be considered. Thus, structuring the information contained in the image should underline the different objects depected in the image, as well as the links existing between them. This is the reason why we propose to use graph-based representations. Indeed, on the one hand, graphs are complex data structures with important expressive power and, on the other hand, we should benefit from graphs theory result and apply them to pattern recognition tasks. To this extent, we develop a method for extracting semantically well- founded plane graphs from images. We show that it is possible to rebuild the original image from this kind of graphs, with limited loss. Furthermore, we introduce open plane graphs, i. e. graphs whose faces can be visible or invisible. These graphs are useful in pattern recognition, when it is needed to search for patterns independently of the background. Focusing on the planarity of these graphs, we propose polynomial algorithms for plane graphs isomorphism and subgraphs isomorphism. We also address the equivalence issue, which is an isomorphism variant not taking into account visible faces

La transformée de Radon généralisée est une extension de la transformée de Radon qui généralise ses courbes de projection. Ce mémoire présente de nouveaux formalismes théoriques à la transformée de Radon Généralisée discrète. Les approches proposées dans ce mémoire ont différentes propriétés. Nous citons principalement : l'aspect modèle où chaque point dans l'espace de Radon correspond à un modèle dans l'espace spatial. Il est le résultat de la somme des pixels appartenant au modèle, la projection multidirectionnelle dans le sens que le domaine transformé de Radon se constituera au fur et à mesure que les courbes effectuent une rotation, selon le même principe utilisé dans la transformée de Radon classique et l'inversion exacte qui signifie la reconstruction exacte de l'image initiale à partir de l'espace de Radon de telle sorte que l'image reconstruite à partir de l'espace de Radon est égale en tout point à l'image initiale. La première approche proposée, appelée la transformée de Radon Généralisée Discrète multidirectionnelle est basée sur un formalisme algébrique défini par une multiplication matricielle entre des matrices de projection et l'image. Cette transformée permet une projection multidirectionnelle vu que les matrices de projection sont définies pour sélectionner des courbes épousant différentes directions. Cette transformée a l'avantage de ne poser aucune contrainte sur la nature des courbes projetées tout en permettant une inversion exacte. Nous avons appliqué la nouvelle transformée dans le domaine de la reconnaissance de formes, plus précisément dans la reconnaissance des bâtiments de forme rectangulaire dans des images satellitaire de haute résolution. En partant du principe qu'une courbe est transformée en un point de forte intensité dans l'espace de Radon, notre méthode de reconnaissance adoptée est basée sur l'étude de l'espace de Radon dans le but d'en extraire les pics. Ces derniers portent les informations cherchées sur la forme à identifier, à savoir ses paramètres, sa localisation et son orientation. Une deuxième approche appelée transformée de radon discrète polynomiale a été également proposée. Cette transformée projette une image discrète suivant des courbes polynômiales de différents degrés et orientations. Cette approche, fondée sur des propriétés arithmétiques, est également exactement inversible et multi directionnelle. Nous avons appliqué cette approche dans la reconnaissance des empreintes digitales. Les résultats montrent la précision de la méthode pour la détection de la position et de la direction des courbes polynomiales. Des propriétés intéressantes comme l'invariance aux transformations comme la rotation, la translation et le bruit caractérisent cette approche / The Generalized Radon transform is an extension of the Radon transform which generalizes its projection curves. This paper presents new theoretical formalism to the generalized discrete radon transform. The approaches proposed in this paper have different properties. We mainly cite: the model aspect where each point in Radon space corresponds to a model in spatial space. It is the result of the sum of the pixels belonging to the model, the multi-projection which means that the Radon transform domain will be constructed as the curves are rotated according to the same principle used in the classical Radon transform and exact inversion which means the exact reconstruction of the original image from Radon space so that the reconstructed image is equal in all pixels to the original image. The first proposed approach, called the Generalized Discrete Radon transform is based on an algebraic formalism defined by a matrix multiplication between the projection matrices and the image. This transform allows multidirectional projection since the projection matrices are defined to select curves following different directions. This transform has the advantage of not posing any constraints on the nature of the projected curves while allowing an exact inversion. We applied the new transformed in the field of pattern recognition, specifically in recognition of rectangular buildings in satellite images of high resolution. Assuming that a curve is transformed into an intensive point in the Radon space, our adopted recognition method is based on the study of Radon space in order to extract the peaks. These point out the needed information to identify the pattern, i.e., its parameters, its location and orientation. A second approach called polynomial discrete Radon transform was also proposed. This transform projects a discrete image following polynomial curves of different degrees and directions. This approach, based on arithmetic properties, is exactly reversible and multi-directional. We applied this approach to fingerprint recognition. The results show the precision of the method on detecting the position and direction of polynomial curves but also interesting properties such as invariance transformations such as rotation, translation and noise

La détection de la similarité ou de la différence entre les images et leur mise en correspondance sont des problèmes fondamentaux dans le traitement de l'image. Pour résoudre ces problèmes, on utilise, dans la littérature, différents algorithmes d'appariement. Malgré leur nouveauté, ces algorithmes sont pour la plupart inefficaces et ne peuvent pas fonctionner correctement dans les situations d’images bruitées. Dans ce mémoire, nous résolvons la plupart des problèmes de ces méthodes en utilisant un algorithme fiable pour segmenter la carte des contours image, appelée carte des CCPs, et une nouvelle méthode d'appariement. Dans notre algorithme, nous utilisons un descripteur local qui est rapide à calculer, est invariant aux transformations affines et est fiable pour des objets non rigides et des situations d’occultation. Après avoir trouvé le meilleur appariement pour chaque contour, nous devons vérifier si ces derniers sont correctement appariés. Pour ce faire, nous utilisons l'approche « Weighted Graph Transformation Matching » (WGTM), qui est capable d'éliminer les appariements aberrants en fonction de leur proximité et de leurs relations géométriques. WGTM fonctionne correctement pour les objets à la fois rigides et non rigides et est robuste aux distorsions importantes. Pour évaluer notre méthode, le jeu de données ETHZ comportant cinq classes différentes d'objets (bouteilles, cygnes, tasses, girafes, logos Apple) est utilisé. Enfin, notre méthode est comparée à plusieurs méthodes célèbres proposées par d'autres chercheurs dans la littérature. Bien que notre méthode donne un résultat comparable à celui des méthodes de référence en termes du rappel et de la précision de localisation des frontières, elle améliore significativement la précision moyenne pour toutes les catégories du jeu de données ETHZ. / Matching and detecting similarity or dissimilarity between images is a fundamental problem in image processing. Different matching algorithms are used in literature to solve this fundamental problem. Despite their novelty, these algorithms are mostly inefficient and cannot perform properly in noisy situations. In this thesis, we solve most of the problems of previous methods by using a reliable algorithm for segmenting image contour map, called CCP Map, and a new matching method. In our algorithm, we use a local shape descriptor that is very fast, invariant to affine transform, and robust for dealing with non-rigid objects and occlusion. After finding the best match for the contours, we need to verify if they are correctly matched. For this matter, we use the Weighted Graph Transformation Matching (WGTM) approach, which is capable of removing outliers based on their adjacency and geometrical relationships. WGTM works properly for both rigid and non-rigid objects and is robust to high order distortions. For evaluating our method, the ETHZ dataset including five diverse classes of objects (bottles, swans, mugs, giraffes, apple-logos) is used. Finally, our method is compared to several famous methods proposed by other researchers in the literature. While our method shows a comparable result to other benchmarks in terms of recall and the precision of boundary localization, it significantly improves the average precision for all of the categories in the ETHZ dataset.

Dans ce mémoire, nous proposons des améliorations à une méthode existante de dé- tection d'objets de forme inconnue à partir de primitives simples. Premièrement, avec un algorithme adaptatif, nous éliminons les cas où on n'obtenait aucun résultat avec certaines images en retirant la plupart des seuils fixes, ce qui assure un certain nombre de groupes de primitives à chaque étape. Ensuite, l'ajout de certaines optimisations et d'une version parallèle de la méthode permettent de rendre le temps d'exécution raisonnable pour ce nouvel algorithme. Nous abordons ensuite le problème des solutions trop semblables en ajoutant une nouvelle étape de structuration qui réduira leur nombre sans en affecter la variété grâce au regroupement hiérarchique. Finalement, nous ajustons certains paramètres et des résultats sont produits avec trois ensembles de 10 images. Nous réussissons à prouver de manière objective que les résultats obtenus sont meilleurs qu'avec la méthode précédente. / In this thesis, we propose improvements to an existing unknown shape object detection method that uses simple primitives. Firstly, we eliminate cases where no results were obtained with some images using an adaptive algorithm by removing most of the fixed thresholds, assuring a certain number of primitive groups at each step. Secondly, adding some optimizations and a parallel version of the algorithm make the running time of this new algorithm reasonable. Thirdly, we approach the problem of the redundant solutions by adding a new structuring step that will reduce their number without affecting their variety using hierarchical clustering. Finally, we adjust some parameters and results are produced using three sets of 10 images. We prove in an objective manner that the obtained results are better than those of the previous method.