La synthèse d'images a pour but de calculer des vues aussi réalistes que possible d'une scène tridimensionnelle définie par un modèle géométrique. Cette modélisation est effectuée manuellement, et pour synthétiser de façon réaliste une scène complexe, telle qu'un paysage, cette étape fastidieuse peut demander plusieurs hommes-mois. Nous proposons d'automatiser cette tâche. En effet, quelques photographies du paysage suffisent à modéliser entièrement ses informations géométriques et photométriques : structure 3D, couleurs et textures. Aussi, en appliquant des techniques d'analyse d'images et de vision par ordinateur, nous pouvons générer automatiquement une représentation tridimensionnelle de la scène, et la visualiser sous d'autres points de vue. Les algorithmes appropriés sont évalués et spécialement adaptés à notre problème. Des tests quantitatifs détaillés sont menés sur des données synthétiques et réelles, et la qualité finale des images produites est évaluée numériquement.

Pour de nombreuses applications informatiques, il est nécessaire d'interpréter des données échantillonnées et de fournir une représentation aussi correcte que possible des objets dont elles proviennent. Entre autres, on peut penser à l'imagerie médicale, au reverse engineering, à des applications de réalité virtuelle ou encore aux effets spéciaux pour le cinéma. Le problème étudié dans le cadre de cette thèse peut être formulé ainsi : à partir d'un ensemble S de points 3D échantillonnés sur un objet O, il s'agit de fournir un modèle géométrique de la surface délimitant O. Dans un premier temps, on détaille l'implantation d'une solution classique en Géométrie algorithmique dans le cadre du progiciel CGAL (http://www.cgal.org/). Les modules développés, Alpha-formes en dimensions 2 et 3, sont dorénavant partie intégrante de la libraire et distribués avec la version 2.3. Ensuite, on présente une nouvelle approche pour la reconstruction 3D à partir de nuages de points, dont le principe est de déployer une surface orientable sur les données. Cette méthode se révèle être très efficace, et surtout capable de fournir des réponses dans des cas difficiles. Elle offre, en outre, d'excellentes performances et permet de traiter de gros jeux de données. Enfin, on décrit une nouvelle méthode de reconstruction 3D pour des points organisés en sections. Il s'agit d'une méthode d'interpolation reposant sur les voisins naturels, un système de coordonnées barycentriques locales. Elle réunit deux grandes tendances: elle propose une définition fonctionnelle, C^1 presque partout, de l'objet reconstruit tout en ne considérant que des structures géométriques discrètes de type triangulation de Delaunay. L'interpolation de coupes parallèles permet, de surcroît, une solution efficace, grâce à des calculs uniquement réalisés en dimension 2.

Comprendre, analyser et modéliser l'environment 3D à partir d'images provenant de caméras et d'appareils photos est l'un des défis majeurs actuel de recherche en vision par ordinateur. Cette thèse s'interesse à plusieurs aspects géométriques et photometriques liés à la reconstruction de surface à partir de plusieurs caméras calibrées. La reconstruction 3D est vue comme un problème de rendu inverse, et vise à minimiser une fonctionnelle d'énergie afin d'optimiser un maillage triangulaire représentant la surface à reconstruire. L'énergie est définie via un modèle génératif faisant naturellement apparaître des attributs tels que la visibilité ou la photométrie. Ainsi, l'approche présentée peut indifférement s'adapter à divers cas d'application tels que la stéréovision multi-vues, la stéréo photométrique multi-vues ou encore le "shape from shading" multi-vues. Plusieurs approches sont proposées afin de résoudre les problèmes de correspondances de l'apparence pour des scènes non Lambertiennes, dont l'apparence varie en fonction du point de vue. La segmentation, la stéréo photométrique ou encore la réciprocité d'Helmholtz sont des éléments étudiés afin de contraindre la reconstruction. L'exploitation de ces contraintes dans le cadre de reconstruction multi-vues permet de reconstruire des modèles complets 3D avec une meilleure qualité.

L'objectif général de cette thèse est d'appliquer une méthode d'optimisation polynomiale basée sur la théorie des moments à certains problèmes de vision artificielle. Ces problèmes sont en général non convexes et classiquement résolus à l'aide de méthodes d'optimisation locale. Ces techniques ne convergent généralement pas vers le minimum global et nécessitent de fournir une estimée initiale proche de la solution exacte. Les méthodes d'optimisation globale permettent d'éviter ces inconvénients. L'optimisation polynomiale basée sur la théorie des moments présente en outre l'avantage de prendre en compte des contraintes. Dans cette thèse nous étendrons cette méthode aux problèmes de minimisation d'une somme d'un grand nombre de fractions rationnelles. De plus, sous certaines hypothèses de "faible couplage" ou de "parcimonie" des variables du problème, nous montrerons qu'il est possible de considérer un nombre important de variables tout en conservant des temps de calcul raisonnables. Enfin nous appliquerons les méthodes proposées aux problèmes de vision par ordinateur suivants : minimisation des distorsions projectives induites par le processus de rectification d'images, estimation de la matrice fondamentale, reconstruction 3D multi-vues avec et sans distorsions radiales.

Dans ces travaux nous nous intéressons aux formulations variationnelles pour résoudre des problèmes mal posés du traitement d'images. Nous nous focalisons principalement sur le calcul du flot optique dans les séquences d'images ainsi que la reconstruction 3D à partir d'une séquence d'images 2D. Comme ces problèmes sont mal posés au sens où ils sont sous-contraints, on utilise souvent des techniques de régularisation spatiale pour obtenir l'unicité de la solution. Nous nous proposons d'introduire d'autres contraintes dans la formulation du problème pour limiter l'importance de cette régularisation, voire pour la supprimer complètement. Ces contraintes sont dérivées des informations a priori sur les conditions expérimentales. Dans un premier chapitre, nous examinons un cas d'étude tiré de l'imagerie biologique: il s'agit d'acquisitions multi-focales de vésicules géantes, nous en exploitons alors la topologie sphérique pour divers problèmes tels que le suivi, la segmentation, l'estimation du flot optique et la reconstruction 3D. Ces contraintes sont donc d'ordre spatiales. Dans un second chapitre, nous étudions la possibilité de tirer partie de l'information temporelle présente dans les séquences d'images. Cette information est alors modélisée par une équation d'évolution. La difficulté à lever est de résoudre conjointement cette équation et les contraintes qui dérivent du problème de traitement d'images. Nous utilisons alors le formalisme de l'assimilation variationnelle de données dans une formulation dite ''faible'' car nous attribuons une erreur sur l'équation d'évolution. Bien que l'équation d'évolution décrive imparfaitement la dynamique, nous montrons que l'on peut résoudre le problème mal posé de l'estimation du flot optique sans recourir à la régularisation. Nous montrons également que lorsque les informations sont manquantes, il est possible de fournir une estimation réaliste du flot optique, ceci permet de gérer les cas difficiles d'occultations. Enfin, dans un dernier chapitre, nous résumons des travaux parallèles portant sur la résolution variationnelle de problèmes non linéaires de traitement d'images, des travaux sur l'occupation des sols en imagerie satellitaire haute définition et enfin sur le suivi multi-cibles.

L'écoulement gazeux inspiratoire dans les Voies Aériennes Supérieures (VAS) nasales est étudié en condition stationnaire numériquement et expérimentalement dans trois géométries choisies pour leur caractère particulièrement réaliste : une géométrie nasale post mortem issue d'un modèle de tête plastinée, et deux géométries VAS (l'une « saine », l'autre « pathologique ») obtenues in vivo à partir de données tomodensitométriques de patients. Le modèle de « nez plastiné » est lui aussi scannographié et sa géométrie est numériquement reconstruite en 3D. L'étude numérique (calcul CFD) consiste à résoudre les équations de Navier-Stokes dans chaque géométrie reconstruite en 3D après facétisation (sur Amira) puis génération de différents maillages volumiques (Amira ou Gambit TGrid), en régime laminaire et/ou turbulent et des débits inspiratoires jusqu'à 1 L/s. L'étude expérimentale consiste à mesurer les relations chute de pression - débit (jusqu'à 1,5 L/s) entre la région d'entrée du nez et la sortie des VAS, sur le modèle de nez plastiné et sur le modèle physique des VAS saines obtenu par stéréolithographie. Après définition des sections d'intérêt de chaque modèle sur des critères anatomiques et mécaniques, l'axe central est défini par tronçon comme la ligne joignant les points médians des sections et leur validation est faite à l'aide de la méthode de réflexion acoustique sur le modèle de nez plastiné. Les résultats concernent: (i) la comparaison expérimentale-numérique conduite sur la chute de pression globale dans deux modèles qui montre un écart inférieur à 10% jusqu'à un débit de 0,4 L/s ; (ii) la caractérisation comparée des trois géométries à partir de l'évolution sur l'axe du nez des valeurs d'aire, de diamètre hydraulique et du nombre de Reynolds local ; (iii) l'importance relative, au demeurant très variable en fonction de la géométrie de chaque modèle, des trois courants délimités par les cornets inférieur, moyen et supérieur ; (iv) les pertes de charge et les variations d'énergie cinétique en fonction du nombre de Reynolds, définis globalement ou par tronçon. Dans l'ensemble, les résultats révèlent le caractère complexe de l'écoulement nasal : essentiellement laminaire mais perturbé par la succession des changements géométriques le long de l'axe nasal, présentant une similitude entre narines gauche et droite dans la géométrie de nez plastiné mais non observée dans la géométrie in vivo, probablement en raison des phénomènes vaso-moteurs. Cette étude confirme l'intérêt d'utiliser la CFD dans la géométrie nasale propre à chaque patient.

Nous présentons une approche de rendu à base d'images (IBR) qui permet, à partir de photos, de naviguer librement et générer des points de vue quelconques dans des scènes urbaines. Les approches précédentes dépendent des modèles 3D et donnent lieu à des rendus de qualité réduite avec beaucoup d'artefacts. Dans cette thèse, nous proposons une approximation basée sur l'image pour compenser le manque de précision de la géométrie 3D. Nous utilisons un warp d'image guidé par des cartes de profondeur quasi-denses qui donnent lieu à beaucoup moins d'artefacts. En se basant sur cette approche, nous avons développé une méthode entièrement automatique permettant de traiter les scènes complexes. Nous sur-segmentons les images d'entrées en superpixels qui limitent les occlusions sur les bords des objets. Nous introduisons la synthèse de profondeur pour créer une approximation de cette profondeur mal reconstruite dans certaines régions et calculons les warps sur les superpixels pour synthétiser le résultat final. Nous comparons nos résultats à de nombreuses approches récentes. Nous avons analysé les artefacts de l'IBR d'un point de vue perceptif en comparant les artefacts générés par le mélange de plusieurs images avec ceux des transitions temporelles brusques et avons élaboré une méthodologie pour la sélection d'un compromis idéal entre les deux. Nous avons également analysé les distorsions perspectives et avons développé un modèle quantitatif qui permet de prédire les distorsions en fonction des paramètres de capture et de visualisation. Comme application, nous avons mis en œuvre un système de réalité virtuelle qui utilise l'IBR à la place de l'infographie traditionnelle.

Dans ce travail, méthodes d'estimation basées sur des images, également connu sous le nom de méthodes directes, sont étudiées qui permettent d'éviter l'extraction de caractéristiques et l'appariement complètement. L'objectif est de produire pose 3D précis et des estimations de la structure. Les fonctions de coût présenté minimiser l'erreur du capteur, car les mesures ne sont pas transformés ou modifiés. Dans la caméra photométrique estimation de la pose, rotation 3D et les paramètres de traduction sont estimées en minimisant une séquence de fonctions de coûts à base d'image, qui sont des non-linéaires en raison de la perspective projection et la distorsion de l'objectif. Dans l'image la structure basée sur le raffinement, d'autre part, de la structure 3D est affinée en utilisant un certain nombre de vues supplémentaires et un coût basé sur l'image métrique. Les principaux domaines d'application dans ce travail sont des reconstitutions d'intérieur, la robotique et la réalité augmentée. L'objectif global du projet est d'améliorer l'image des méthodes d'estimation fondées, et pour produire des méthodes de calcul efficaces qui peuvent être accueillis dans des applications réelles. Les principales questions pour ce travail sont : Qu'est-ce qu'une formulation efficace pour une image 3D basé estimation de la pose et de la structure tâche de raffinement ? Comment organiser calcul afin de permettre une mise en œuvre efficace en temps réel ? Quelles sont les considérations pratiques utilisant l'image des méthodes d'estimation basées sur des applications telles que la réalité augmentée et la reconstruction 3D ?

Le but de cette thèse est d'étudier l'adéquation des approches parallèles à l'imagerie 3D, en prenant comme problème cible de la reconstruction d'images 3D en tomographie par rayons X. L'évolution technologique des systèmes d'acquisition, du premier scanner au Morphomètre, a généré de nouvelles problématiques au niveau des méthodes de reconstruction et au niveau des besoins informatiques. Une première partie est consacrée aux fondements de la tomographie assistée par ordinateur et à la présentation des machines parallèles. L'évolution des machines de calcul intensif, du Cray 1 au Cray T3D, permet de résoudre des problèmes de taille croissante. Dans la deuxième partie, nous définissons la méthodologie suivie pour paralléliser les algorithmes de reconstruction. Nous identifions les opérateurs de base (projection et rétroprojection) sur lesquel est porté l'effort de parallélisation. Nous définissons deux approches de parallélisation (locale et globale). Différentes versions optimisées de ces algorithmes parallèles sont présentées prenant en compte d'une part la minimisation des temps de communications (recouvrement calcul/communication, communication sur un arbre binaire) et d'autre part la régulation de charge (partitionnement adaptatif). Dans la troisième partie, à partir de ces opérateurs parallélisés, nous construisons trois méthodes de reconstruction parallèles : une méthode analytique (la méthode de Feldkamp) et deux méthodes algébriques (la méthode Art par blocs et méthode SIRT). Les algorithmes sont expérimentés sur différentes machines parallèles : Maspar, Réseau de stations Sun, Ferme de processeurs Alpha, Paragon d'Intel, IBM SP1 et Cray T3D. Pour assurer la portabilité sur les différentes machines, nous avons utilisé PVM. Nous évaluons nos performances et nous montrons nos résultats de reconstruction 3D à partir de données simulées. Puis, nous présentons des reconstructions 3D effectués sur le Cray T3D, à partir de données expérimentales du Morphomètre, prototype de scanner X 3D.

Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet VIPA " Véhicule Individuel Public Autonome ", au cours duquel le LASMEA et ses partenaires ont mis au point des véhicules capables de naviguer automatiquement, sans aucune infrastructure extérieure dédiée, dans des zones urbaines (parkings, zones piétonnes, aéroports). Il est doté de deux caméras, l'une à l'avant, et l'autre à l'arrière. Avant son déploiement, le véhicule doit tout d'abord être étalonné et conduit manuellement afin de reconstruire la carte d'amers visuels dans laquelle il naviguera ensuite automatiquement. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer et de mettre en oeuvre des méthodes souples permettant d'étalonner cet ensemble de caméras dont les champs de vue sont totalement disjoints. Après une étape préalable d'étalonnage intrinsèque et un état de l'art sur les systèmes multi-caméra, nous développons et mettons en oeuvre différentes méthodes d'étalonnage extrinsèque (déterminant les poses relatives des caméras à champs de vue disjoints). La première méthode présentée utilise un miroir plan pour créer un champ de vision commun aux différentes caméras. La seconde approche consiste à manoeuvrer le véhicule pendant que chaque caméra observe une scène statique composée de cibles (dont la détection est sous-pixellique). Dans la troisième approche, nous montrons que l'étalonnage extrinsèque peut être obtenu simultanément à la reconstruction 3D (par exemple lors de la phase d'apprentissage), en utilisant des points d'intérêt comme amers visuels. Pour cela un algorithme d'ajustement de faisceaux multi-caméra a été développé avec une implémentation creuse. Enfin, nous terminons par un étalonnage déterminant l'orientation du système multi-caméra par rapport au véhicule.