Nous présentons dans ce manuscrit un dispositif optique combinant l'holographie digitale et la microscopie en champ noir dans le but de suivre en trois dimensions des nanoparticules d'or en mouvement dans des fluides transparents ou des milieux biologiques. Ce montage permet à partir d'un seul hologramme de localiser simultanément plusieurs particules en mouvement dans un volume épais, avec une précision de localisation indépendante de la positions des particules. Nous rappelons tout d'abord le principe de l'holographie et nous dresserons un état de l'art des techniques de suivi 3D existantes utilisant l'holographie digitale. Nous expliquons pourquoi l'utilisation d'une illumination en champ noir est nécessaire à l'observation de nanoparticules, étant donné leur très faible section efficace de diffusion. Ensuite, nous décrivons le dispositif mis en place ainsi que le logiciel développé pour la reconstruction des hologrammes numériques en temps réel. Enfin, nous présentons les résultats expérimentaux obtenus sur des particules en mouvement brownien ainsi que des résultats préliminaires de localisation de nanoparticules injectées dans des cellules vivantes.

Dans cette thèse, nous traiterons du problème de la détection et du suivi 3D de personnes dans des séquences d'images omnidirectionnelles, dans le but de réaliser des applications permettant l'estimation de pose 3D. Ceci nécessite, la mise en place d'un suivi stable et précis de la personne dans un environnement réel. Dans le cadre de cette étude, on utilisera une caméra catadioptrique composée d'un miroir sphérique et d'une caméra perspective. Ce type de capteur est couramment utilisé dans la vision par ordinateur et la robotique. Son principal avantage est son large champ de vision qui lui permet d'acquérir une vue à 360 degrés de la scène avec un seul capteur et en une seule image. Cependant, ce capteur va engendrer des distorsions importantes dans les images, ne permettant pas une application directe des méthodes classiquement utilisées en vision perspective. Cette thèse traite de deux approches de suivi développées durant cette thèse, qui permettent de tenir compte de ces distorsions. Elles illustrent le cheminement suivi par nos travaux, nous permettant de passer de la détection de personne à l'estimation 3D de sa pose. La première étape de nos travaux a consisté à mettre en place un algorithme de détection de personnes dans les images omnidirectionnelles. Nous avons proposé d'étendre l'approche conventionnelle pour la détection humaine en image perspective, basée sur l'Histogramme Orientés du Gradient (HOG), pour l'adapter à des images sphériques. Notre approche utilise les variétés riemanniennes afin d'adapter le calcul du gradient dans le cas des images omnidirectionnelles. Elle utilise aussi le gradient sphérique pour le cas les images sphériques afin de générer notre descripteur d'image omnidirectionnelle. Par la suite, nous nous sommes concentrés sur la mise en place d'un système de suivi 3D de personnes avec des caméras omnidirectionnelles. Nous avons fait le choix de faire du suivi 3D basé sur un modèle de la personne avec 30 degrés de liberté car nous nous sommes imposés comme contrainte l'utilisation d'une seule caméra catadioptrique. / In this thesis we will handle the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences, in order to realize applications allowing3D pose estimation, we investigate the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences. This requires a stable and accurate monitoring of the person in a real environment. In order to achieve this, we will use a catadioptric camera composed of a spherical mirror and a perspective camera. This type of sensor is commonly used in computer vision and robotics. Its main advantage is its wide field of vision, which allows it to acquire a 360-degree view of the scene with a single sensor and in a single image. However, this kind of sensor generally generates significant distortions in the images, not allowing a direct application of the methods conventionally used in perspective vision. Our thesis contains a description of two monitoring approaches that take into account these distortions. These methods show the progress of our work during these three years, allowing us to move from person detection to the 3Destimation of its pose. The first step of this work consisted in setting up a person detection algorithm in the omnidirectional images. We proposed to extend the conventional approach for human detection in perspective image, based on the Gradient-Oriented Histogram (HOG), in order to adjust it to spherical images. Our approach uses the Riemannian varieties to adapt the gradient calculation for omnidirectional images as well as the spherical gradient for spherical images to generate our omnidirectional image descriptor.

L'interprétation automatique de gestes basée sur la vision par ordinateur offre de nouvelles possibilités d'interaction avec l'ordinateur, plus naturelles et intuitives qu'avec les périphériques classiques. Cependant, le canal gestuel est un moyen de communication particulièrement riche et la main un objet articulé complexe. Ainsi, l'interaction homme-machine gestuelle constitue un axe de recherche particulièrement actif avec un potentiel applicatif important.<br /> Dans ce contexte, notre travail a consisté à remplacer le fonctionnement d'un écran tactile par un système de vision stéréoscopique avec deux caméras. Ainsi, le problème fondamental a consisté à suivre, en temps réel, le mouvement de la main et des doigts à partir de leurs projections dans les images, avant d'en reconnaître la posture. Les contraintes industrielles qui ont guidé nos travaux nous ont orienté vers une approche par apparence, avec des hypothèses réduites afin que le système soit peu contraignant pour l'utilisateur. Les différentes étapes abordées concernent la détection de la main basée sur la couleur de peau, l'extraction de caractéristiques invariantes, la comparaison de descripteurs de forme pour la reconnaissance de postures 2D, et le suivi 3D du mouvement des doigts et de la main avec un modèle squelettique. Les algorithmes ont été évalués à l'aide d'une base originale de vidéos stéréoscopiques, montrant l'amélioration notable des solutions proposées. La robustesse du système a également été confrontée aux conditions réelles d'une démonstration publique.

L'objectif de cette thèse est de réaliser une étude approfondie sur la vélocimétrie par suivi 3D de particules (3D Particle Tracking Velocimetry, 3D PTV) pour l'air intérieur convective thermique. Ce travail se concentre principalement sur l'étude de la littérature, l'évaluation des performances des algorithmes de mesure de la 3D PTV, et l'étude expérimentale pour l'air intérieur convective thermique en utilisant la technologie 3D PTV. Tout d'abord, la technologie 3D PTV typique et ses principales applications précédentes pour l'étude de d'air intérieur sont examinés. Ensuite, les performances de différents algorithmes de mesure de la 3D PTV sont évalués numériquement et expérimentalement. Deux sections se compose de cette partie, on est de comparer les performances de mesure de l'algorithme de PIV typique et l'algorithme de 3D PTV, une autre est de comparer les performances des sept algorithmes complets de 3D PTV. Enfin, sur la base de l'analyse présentée dans la thèse, l'étude expérimentale de l'écoulement d'air intérieur généré par la méthode de ventilation mélange est réalisée / The objective of this thesis is to conduct a comprehensive study on 3D Particle Tracking velocimetry (PTV) for thermal convective indoor airflow. This work mainly concentrates on the literature survey, the performance evaluation of 3D PTV measurement algorithms, and the experimental investigation for thermal convective indoor airflow using 3D PTV measurement technology. First, typical 3D PTV technology and its main previous applications for indoor airflow study are carefully reviewed. Then, the performances of different 3D PTV measurement algorithms are evaluated numerically and experimentally. Two sections consist of this part, one is to compare the measurement performances of typical PIV algorithm and 3D PTV algorithm, another is to compare the performances of seven complete 3D PTV algorithms. Last, based on the analysis in the thesis, the experimental investigation for indoor airflow generated by mixing ventilation method is conducted