Mes travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre du projet ANR GRAPHEM1 (Graphemebased Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age Manuscripts). Ilsprésentent une contribution méthodologique applicable à l'analyse automatique des écrituresanciennes pour assister les experts en paléographie dans le délicat travail d'étude et dedéchiffrage des écritures.L'objectif principal est de contribuer à une instrumetation du corpus des manuscritsmédiévaux détenus par l'Institut de Recherche en Histoire des Textes (IRHT - Paris) en aidantles paléographes spécialisés dans ce domaine dans leur travail de compréhension de l'évolutiondes formes de l'écriture par la mise en place de méthodes efficaces d'accès au contenu desmanuscrits reposant sur une analyse fine des formes décrites sous la formes de petits fragments(les graphèmes). Dans mes travaux de doctorats, j'ai choisi d'étudier la dynamique del'élément le plus basique de l'écriture appelé le ductus2 et qui d'après les paléographes apportebeaucoup d'informations sur le style d'écriture et l'époque d'élaboration du manuscrit.Mes contributions majeures se situent à deux niveaux : une première étape de prétraitementdes images fortement dégradées assurant une décomposition optimale des formes en graphèmescontenant l'information du ductus. Pour cette étape de décomposition des manuscrits, nousavons procédé à la mise en place d'une méthodologie complète de suivi de traits à partir del'extraction d'un squelette obtenu à partir de procédures de rehaussement de contraste et dediffusion de gradients. Le suivi complet du tracé a été obtenu à partir de l'application des règlesfondamentales d'exécution des traits d'écriture, enseignées aux copistes du Moyen Age. Il s'agitd'information de dynamique de formation des traits portant essentiellement sur des indicationsde directions privilégiées.Dans une seconde étape, nous avons cherché à caractériser ces graphèmes par desdescripteurs de formes visuelles compréhensibles à la fois par les paléographes et lesinformaticiens et garantissant une représentation la plus complète possible de l'écriture d'unpoint de vue géométrique et morphologique. A partir de cette caractérisation, nous avonsproposé une approche de clustering assurant un regroupement des graphèmes en classeshomogènes par l'utilisation d'un algorithme de classification non-supervisé basée sur lacoloration de graphe. Le résultat du clustering des graphèmes a conduit à la formation dedictionnaires de formes caractérisant de manière individuelle et discriminante chaque manuscrittraité. Nous avons également étudié la puissance discriminatoire de ces descripteurs afin d'obtenir la meilleure représentation d'un manuscrit en dictionnaire de formes. Cette étude a étéfaite en exploitant les algorithmes génétiques par leur capacité à produire de bonne sélection decaractéristiques.L'ensemble de ces contributions a été testé à partir d'une application CBIR sur trois bases demanuscrits dont deux médiévales (manuscrits de la base d'Oxford et manuscrits de l'IRHT, baseprincipale du projet), et une base comprenant de manuscrits contemporains utilisée lors de lacompétition d'identification de scripteurs d'ICDAR 2011. L'exploitation de notre méthode dedescription et de classification a été faite sur une base contemporaine afin de positionner notrecontribution par rapport aux autres travaux relevant du domaine de l'identification d'écritures etétudier son pouvoir de généralisation à d'autres types de documents. Les résultats trèsencourageants que nous avons obtenus sur les bases médiévales et la base contemporaine, ontmontré la robustesse de notre approche aux variations de formes et de styles et son caractèrerésolument généralisable à tout type de documents écrits.

Cette thèse traite de problèmes liés à la couleur. En particulier, on s’intéresse à des problématiques communes à la colorisation d’images, de vidéos et au rehaussement de contraste. Si on considère qu’une image est composée de deux informations complémentaires, une achromatique (sans couleur) et l’autre chromatique (en couleur), les applications étudiées consistent à traiter une de ces deux informations en préservant sa complémentaire. En colorisation, la difficulté est de calculer une image couleur en imposant son niveau de gris. Le rehaussement de contraste vise à modifier l’intensité d’une image en préservant sa teinte. Ces problématiques communes nous ont conduits à étudier formellement la géométrie de l’espace RGB. On a démontré que les espaces couleur classiques de la littérature pour résoudre ces types de problème conduisent à des erreurs. Un algorithme, appelé spécification luminance-teinte, qui calcule une couleur ayant une teinte et une luminance données est décrit dans cette thèse. L’extension de cette méthode à un cadre variationnel a été proposée. Ce modèle a été utilisé avec succès pour rehausser les images couleur, en utilisant des hypothèses connues sur le système visuel humain. Les méthodes de l’état-de-l’art pour la colorisation d’images se divisent en deux catégories. La première catégorie regroupe celles qui diffusent des points de couleurs posés par l’utilisateur pour obtenir une image colorisée (colorisation manuelle). La seconde est constituée de celles qui utilisent une image couleur de référence ou une base d’images couleur et transfèrent les couleurs de la référence sur l’image en niveaux de gris (colorisation basée exemple). Les deux types de méthodes ont leurs avantages et inconvénients. Dans cette thèse, on propose un modèle variationnel pour la colorisation basée exemple. Celui-ci est étendu en une méthode unifiant la colorisation manuelle et basée exemple. Enfin, nous décrivons des modèles variationnels qui colorisent des vidéos tout en permettent une interaction avec l’utilisateur. / This thesis deals with problems related to color. In particular, we are interested inproblems which arise in image and video colorization and contrast enhancement. When considering color images composed of two complementary information, oneachromatic (without color) and the other chromatic (in color), the applications studied in this thesis are based on the processing one of these information while preserving its complement. In colorization, the challenge is to compute a color image while constraining its gray-scale channel. Contrast enhancement aims to modify the intensity channel of an image while preserving its hue.These joined problems require to formally study the RGB space geometry. In this work, it has been shown that the classical color spaces of the literature designed to solve these classes of problems lead to errors. An novel algorithm, called luminance-hue specification, which computes a color with a given hue and luminance is described in this thesis. The extension of this method to a variational framework has been proposed. This model has been used successfully to enhance color images, using well-known assumptions about the human visual system. The state-of-the-art methods for image colorization fall into two categories. The first category includes those that diffuse color scribbles drawn by the user (manual colorization). The second consists of those that benefits from a reference color image or a base of reference images to transfer the colors from the reference to the grayscale image (exemplar-based colorization). Both approach have their advantages and drawbacks. In this thesis, we design a variational model for exemplar-based colorization which is extended to a method unifying the manual colorization and the exemplar-based one. Finally, we describe two variational models to colorize videos in interaction with the user.

Dans cette thèse CIFRE en collaboration entre le Centre de Mathématiques et de leurs Applications, École Normale Supérieure de Cachan et l’entreprise DxO, nous abordons le problème de la décomposition additive d’une image en base et détail. Une telle décomposition est un outil fondamental du traitement d’image. Pour une application à la photographie professionnelle dans le logiciel DxO Photolab, il est nécessaire que la décomposition soit exempt d’artefact. Par exemple, dans le contexte de l’amélioration de contraste, où la base est réduite et le détail augmenté, le moindre artefact devient fortement visible. Les distorsions de l’image ainsi introduites sont inacceptables du point de vue d’un photographe.L’objectif de cette thèse est de trouver et d’étudier les filtres les plus adaptés pour effectuer cette tâche, d’améliorer les meilleurs et d’en définir de nouveaux. Cela demande une mesure rigoureuse de la qualité de la décomposition en base plus détail. Nous examinons deux artefact classiques (halo et staircasing) et en découvrons trois autres types tout autant cruciaux : les halos de contraste, le cloisonnement et les halos sombres. Cela nous conduit à construire cinq mire adaptées pour mesurer ces artefacts. Nous finissons par classer les filtres optimaux selon ces mesures, et arrivons à une décision claire sur les meilleurs filtres. Deux filtres sortent du rang, dont un proposé dans cette thèse. / In this CIFRE thesis, a collaboration between the Center of Mathematics and their Applications, École Normale Supérieure de Cachan and the company DxO, we tackle the problem of the additive decomposition of an image into base and detail. Such a decomposition is a fundamental tool in image processing. For applications to professional photo editing in DxO Photolab, a core requirement is the absence of artifacts. For instance, in the context of contrast enhancement, in which the base is reduced and the detail increased, minor artifacts becomes highly visible. The distortions thus introduced are unacceptable from the point of view of a photographer.The objective of this thesis is to single out and study the most suitable filters to perform this task, to improve the best ones and to define new ones. This requires a rigorous measure of the quality of the base plus detail decomposition. We examine two classic artifacts (halo and staircasing) and discover three more sorts that are equally crucial: contrast halo, compartmentalization, and the dark halo. This leads us to construct five adapted patterns to measure these artifacts. We end up ranking the optimal filters based on these measurements, and arrive at a clear decision about the best filters. Two filters stand out, including one we propose.

Mes travaux de thèse s’inscrivent dans le cadre du projet ANR GRAPHEM1 (Graphemebased Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age Manuscripts). Ilsprésentent une contribution méthodologique applicable à l'analyse automatique des écrituresanciennes pour assister les experts en paléographie dans le délicat travail d’étude et dedéchiffrage des écritures.L’objectif principal est de contribuer à une instrumetation du corpus des manuscritsmédiévaux détenus par l’Institut de Recherche en Histoire des Textes (IRHT – Paris) en aidantles paléographes spécialisés dans ce domaine dans leur travail de compréhension de l’évolutiondes formes de l’écriture par la mise en place de méthodes efficaces d’accès au contenu desmanuscrits reposant sur une analyse fine des formes décrites sous la formes de petits fragments(les graphèmes). Dans mes travaux de doctorats, j’ai choisi d’étudier la dynamique del’élément le plus basique de l’écriture appelé le ductus2 et qui d’après les paléographes apportebeaucoup d’informations sur le style d’écriture et l’époque d’élaboration du manuscrit.Mes contributions majeures se situent à deux niveaux : une première étape de prétraitementdes images fortement dégradées assurant une décomposition optimale des formes en graphèmescontenant l’information du ductus. Pour cette étape de décomposition des manuscrits, nousavons procédé à la mise en place d’une méthodologie complète de suivi de traits à partir del’extraction d’un squelette obtenu à partir de procédures de rehaussement de contraste et dediffusion de gradients. Le suivi complet du tracé a été obtenu à partir de l’application des règlesfondamentales d’exécution des traits d’écriture, enseignées aux copistes du Moyen Age. Il s’agitd’information de dynamique de formation des traits portant essentiellement sur des indicationsde directions privilégiées.Dans une seconde étape, nous avons cherché à caractériser ces graphèmes par desdescripteurs de formes visuelles compréhensibles à la fois par les paléographes et lesinformaticiens et garantissant une représentation la plus complète possible de l’écriture d’unpoint de vue géométrique et morphologique. A partir de cette caractérisation, nous avonsproposé une approche de clustering assurant un regroupement des graphèmes en classeshomogènes par l’utilisation d’un algorithme de classification non-supervisé basée sur lacoloration de graphe. Le résultat du clustering des graphèmes a conduit à la formation dedictionnaires de formes caractérisant de manière individuelle et discriminante chaque manuscrittraité. Nous avons également étudié la puissance discriminatoire de ces descripteurs afin d’obtenir la meilleure représentation d’un manuscrit en dictionnaire de formes. Cette étude a étéfaite en exploitant les algorithmes génétiques par leur capacité à produire de bonne sélection decaractéristiques.L’ensemble de ces contributions a été testé à partir d’une application CBIR sur trois bases demanuscrits dont deux médiévales (manuscrits de la base d’Oxford et manuscrits de l’IRHT, baseprincipale du projet), et une base comprenant de manuscrits contemporains utilisée lors de lacompétition d’identification de scripteurs d’ICDAR 2011. L’exploitation de notre méthode dedescription et de classification a été faite sur une base contemporaine afin de positionner notrecontribution par rapport aux autres travaux relevant du domaine de l’identification d’écritures etétudier son pouvoir de généralisation à d’autres types de documents. Les résultats trèsencourageants que nous avons obtenus sur les bases médiévales et la base contemporaine, ontmontré la robustesse de notre approche aux variations de formes et de styles et son caractèrerésolument généralisable à tout type de documents écrits. / My thesis work is part of the ANR GRAPHEM Project (Grapheme based Retrieval andAnalysis for Expertise paleographic Manuscripts of Middle Age). It represents a methodologicalcontribution applicable to the automatic analysis of ancient writings to assist the experts inpaleography in the delicate work of the studying and deciphering the writing.The main objective is to contribute to an instrumentation of the corpus of medievalmanuscripts held by “Institut de Recherche en Histoire de Textes” (IRHT-Paris), by helping thepaleographers specialized in this field in their work of understanding the evolution of forms inthe writing, with the establishment of effective methods to access the contents of manuscriptsbased on a fine analysis of the forms described in the form of small fragments (graphemes). Inmy PhD work, I chose to study the dynamic of the most basic element of the writing called theductus and which according to the paleographers, brings a lot of information on the style ofwriting and the era of the elaboration of the manuscript.My major contribution is situated at two levels: a first step of preprocessing of severelydegraded images to ensure an optimal decomposition of the forms into graphemes containingthe ductus information. For this decomposition step of manuscripts, we have proceeded to theestablishment of a complete methodology for the tracings of strokes by the extraction of theskeleton obtained from the contrast enhancement and the diffusion of the gradient procedures.The complete tracking of the strokes was obtained from the application of fundamentalexecution rules of the strokes taught to the scribes of the Middle Ages. It is related to thedynamic information of the formation of strokes focusing essentially on indications of theprivileged directions.In a second step, we have tried to characterize the graphemes by visual shape descriptorsunderstandable by both the computer scientists and the paleographers and thus unsuring themost complete possible representation of the wrting from a geometrical and morphological pointof view. From this characterization, we have have proposed a clustering approach insuring agrouping of graphemes into homogeneous classes by using a non-supervised classificationalgorithm based on the graph coloring. The result of the clustering of graphemes led to theformation of a codebook characterizing in an individual and discriminating way each processedmanuscript. We have also studied the discriminating power of the descriptors in order to obtaina better representation of a manuscript into a codebook. This study was done by exploiting thegenetic algorithms by their ability to produce a good feature selection.The set of the contributions was tested from a CBIR application on three databases ofmanuscripts including two medieval databases (manuscripts from the Oxford and IRHTdatabases), and database of containing contemporary manuscripts used in the writersidentification contest of ICDAR 2011. The exploitation of our description and classificationmethod was applied on a cotemporary database in order to position our contribution withrespect to other relevant works in the writrings identification domain and study itsgeneralization power to other types of manuscripts. The very encouraging results that weobtained on the medieval and contemporary databases, showed the robustness of our approachto the variations of the shapes and styles and its resolutely generalized character to all types ofhandwritten documents.