De nos jours, le traitement et l’analyse d’images trouvent leur application dans de nombreux domaines. Dans le cas de la navigation d’un robot mobile (fauteuil roulant) en milieu intérieur, l’extraction de repères visuels et leur suivi constituent une étape importante pour la réalisation de tâches robotiques (localisation, planification, etc.). En particulier, afin de réaliser une tâche de franchissement de portes, il est indispensable de détecter et suivre automatiquement toutes les portes qui existent dans l’environnement. La détection des portes n’est pas une tâche facile : la variation de l’état des portes (ouvertes ou fermées), leur apparence (de même couleur ou de couleur différentes des murs) et leur position par rapport à la caméra influe sur la robustesse du système. D’autre part, des tâches comme la détection des zones navigables ou l’évitement d’obstacles peuvent faire appel à des représentations enrichies par une sémantique adaptée afin d’interpréter le contenu de la scène. Pour cela, les techniques de segmentation permettent d’extraire des régions pseudo-sémantiques de l’image en fonction de plusieurs critères (couleur, gradient, texture…). En ajoutant la dimension temporelle, les régions sont alors suivies à travers des algorithmes de segmentation spatio-temporelle. Dans cette thèse, des contributions répondant aux besoins cités sont présentées. Tout d’abord, une technique de détection et de suivi de portes dans un environnement de type couloir est proposée : basée sur des descripteurs géométriques dédiés, la solution offre de bons résultats. Ensuite, une technique originale de segmentation multirésolution et hiérarchique permet d’extraire une représentation en régions pseudosémantique. Enfin, cette technique est étendue pour les séquences vidéo afin de permettre le suivi des régions à travers le suivi de leurs contours. La qualité des résultats est démontrée et s’applique notamment au cas de vidéos de couloir. / Nowadays, image processing remains a very important step in different fields of applications. In an indoor environment, for a navigation system related to a mobile robot (electrical wheelchair), visual information detection and tracking is crucial to perform robotic tasks (localization, planning…). In particular, when considering passing door task, it is essential to be able to detect and track automatically all the doors that belong to the environment. Door detection is not an obvious task: the variations related to the door status (open or closed), their appearance (e.g. same color as the walls) and their relative position to the camera have influence on the results. On the other hand, tasks such as the detection of navigable areas or obstacle avoidance may involve a dedicated semantic representation to interpret the content of the scene. Segmentation techniques are then used to extract pseudosemantic regions based on several criteria (color, gradient, texture...). When adding the temporal dimension, the regions are tracked then using spatiotemporal segmentation algorithms. In this thesis, we first present joint door detection and tracking technique in a corridor environment: based on dedicated geometrical features, the proposed solution offers interesting results. Then, we present an original joint hierarchical and multiresolution segmentation framework able to extract a pseudo-semantic region representation. Finally, this technique is extended to video sequences to allow the tracking of regions along image sequences. Based on contour motion extraction, this solution has shown relevant results that can be successfully applied to corridor videos.

Dans la recherche de modulations adaptées à la voie descendante des réseaux cellulaires 4G, i.e. permettant le transfert de données à haut débit tout en garantissant une grande mobilité aux utilisateurs, les systèmes MC-CDMA s'affirment aujourd'hui comme des solutions à fort potentiel. Ces techniques reposent sur la combinaison des modulations à porteuses multiples et l'étalement de spectre qui permet l'accès multiple par répartition de code. En parallèle, les sytèmes MIMO constituent une nouvelle voie très prometteuse améliorant notablement l'efficacité spectrale des systèmes hertziens via la dimension spatiale. Cette thèse porte sur l'optimisation des systèmes MIMO/MC-CDMA par l'étude des codes temps-espace en blocs (STBC)ou en treillis (STTC).<br /><br />Après un état de l'art relativement exhaustif des systèmes MIMO en général et des codes temps-espace en particulier, nous proposons de nouveaux codes STBC orthogonaux, puis une représentation polynômiale permettant la comparaison des codes STTC existants. La combinaison STBC/MC-CDMA étudiée ensuite améliore sensiblement les performances d'un système MC-CDMA SISO tout en autorisant un décodage relativement simple. Leur optimisation repose sur des techniques de détection mono-utilisateurs ou multi-utilisateurs. Leur performances sont évaluées dans des configurations MISO ou MIMO, aussi bien sur des canaux théoriques que sur des canaux réalistes. Enfin, la combinaison STTC/MC-CDMA est étudiée.