De nos jours, les matériaux composites sont très largement utilisés dans l’industrie aéronautique et aérospatiale car ils ont de très bonnes tenues mécaniques, mais ces matériaux comportent de fortes hétérogénéités dues aux fibres et aux liants qui les constituent. Ainsi, depuis de nombreuses années, l’équipe TIFC «Thermal Imaging Fields and Characterization » du département TREFLE de l’institut I2M développe des méthodes de mesure des propriétés thermophysiques de matériaux hétérogènes dans le plan ou dans l’épaisseur. Ces méthodes sont très variées du point de vue des méthodes inverses (transformée intégrale, double décomposition en valeurs singulières, …) ou expérimentale (Flash, diode laser, …). Le faible coût des diodes lasers et des systèmes de déplacement de miroirs galvanométriques ont permis de développer un système complet de scanner optique laser, monté sur un banc de mesure. Il permet de revisiter les différents types de sollicitations thermiques et de réaliser une infinité de combinaisons spatiotemporelles d’excitations thermiques par méthode laser. Ceci est une des principales originalités de ce travail. De nouvelles méthodes inverses basées sur la réponse thermique au point source impulsionnel et sur la séparabilité des champs de température ont été proposées. Ces méthodes ont permis d’estimer le tenseur de diffusivité thermique selon les axes principaux d’anisotropie, mais aussi hors des axes du repère de l’image, où il est possible de déterminer l’orientation des axes d’anisotropie, lorsque le transfert de chaleur s’effectue hors des axes du repère de l’image. Ces méthodes ont permis d’obtenir des résultats intéressants comptetenu de leur simplicité. De plus, elles ont permis d’obtenir des cartographies de diffusivités thermiques dans le plan car, comparées aux autres méthodes, elles permettent d’obtenir des estimations du tenseur de diffusivité thermique localement grâce à l’obtention d’une cartographie de flux thermique surfacique via le scanner optique laser. / Nowadays, composite materials are widely used in the aeronautic and aerospace industries because of their high mechanical resistance. However, they have a large heterogeneity due to the fiber and matrix they are made of. In this way, for many years, the TIC team «Thermal Imaging Fields and Characterization » from TREFLE department of I2M laboratory develops methods to measure thermal in-plane properties of heterogeneous materials such as inverses (integral transforms, double singular value decomposition…) or experimental (Flash, laser diode…) methods. The recent progress made in optical control, lasers and infrared (IR) cameras enables the development of a new scanning system (based on galvanometer-mirror) which allows the easy control of a laser hot spot spatial and temporal displacements over a plane surface. The low cost of laser diodes and optical control (galvanometric mirror) systems allows to develop a laser scanning system fixed on a test bench. We can revisit the different types of thermal excitation and realize infinite spatio-temporal combinations of thermal excitations by laser method. This is one of this thesis aims. New inverse methods based on the thermal response to an instantaneous point source heating, and temperature fields separability, have been proposed. These methods allow to estimate the thermal diffusivity tensor along the main axes of anisotropy, but also out of those axes, where it is possible to estimate the anisotropy axes orientation when the heat transfer takes place out of the image axes. These methods have produced interesting results in view of their simplicity. Moreover, they made it possible to obtain in-plane thermal diffusivities maps because, compared to the other methods, they allow to obtain, locally, thermal diffusivity tensor estimations by getting a surface heat flux map using the laser optical scanner.

La variation des intensités est souvent exploitée comme une propriété importante du signal ou de l’image par les algorithmes de traitement. La grandeur permettant de représenter et de quantifier cette variation d’intensité est appelée une « mesure de changement », qui est couramment employée dans les méthodes de détection de ruptures d’un signal, dans la détection des contours d’une image, dans les modèles de segmentation basés sur les contours, et dans des méthodes de lissage d’images avec préservation de discontinuités. Dans le traitement des images et signaux biomédicaux, les mesures de changement existantes fournissent des résultats peu précis lorsque le signal ou l’image présentent un fort niveau de bruit ou un fort caractère aléatoire, ce qui conduit à des artefacts indésirables dans le résultat des méthodes basées sur la mesure de changement. D’autre part, de nouvelles techniques d'imagerie médicale produisent de nouveaux types de données dites à valeurs multiples, qui nécessitent le développement de mesures de changement adaptées. Mesurer le changement dans des données de tenseur pose alors de nouveaux problèmes. Dans ce contexte, une mesure de changement, appelée « mesure de non-stationnarité (NSM) », est améliorée et étendue pour permettre de mesurer la non-stationnarité de signaux multidimensionnels quelconques (scalaire, vectoriel, tensoriel) par rapport à un paramètre statistique, et en fait ainsi une mesure générique et robuste. Une méthode de détection de changements basée sur la NSM et une méthode de détection de contours basée sur la NSM sont respectivement proposées et appliquées aux signaux ECG et EEG, ainsi qu’a des images cardiaques pondérées en diffusion (DW). Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes de détection basées sur la NSM permettent de fournir la position précise des points de changement et des contours des structures tout en réduisant efficacement les fausses détections. Un modèle de contour actif géométrique basé sur la NSM (NSM-GAC) est proposé et appliqué pour segmenter des images échographiques de la carotide. Les résultats de segmentation montrent que le modèle NSM-GAC permet d’obtenir de meilleurs résultats comparativement aux outils existants avec moins d'itérations et de temps de calcul, et de réduire les faux contours et les ponts. Enfin, et plus important encore, une nouvelle approche de lissage préservant les caractéristiques locales, appelée filtrage adaptatif de non-stationnarité (NAF), est proposée et appliquée pour améliorer les images DW cardiaques. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée peut atteindre un meilleur compromis entre le lissage des régions homogènes et la préservation des caractéristiques désirées telles que les bords ou frontières, ce qui conduit à des champs de tenseurs plus homogènes et par conséquent à des fibres cardiaques reconstruites plus cohérentes. / The intensity variation is often used in signal or image processing algorithms after being quantified by a measurement method. The method for measuring and quantifying the intensity variation is called a « change measure », which is commonly used in methods for signal change detection, image edge detection, edge-based segmentation models, feature-preserving smoothing, etc. In these methods, the « change measure » plays such an important role that their performances are greatly affected by the result of the measurement of changes. The existing « change measures » may provide inaccurate information on changes, while processing biomedical images or signals, due to the high noise level or the strong randomness of the signals. This leads to various undesirable phenomena in the results of such methods. On the other hand, new medical imaging techniques bring out new data types and require new change measures. How to robustly measure changes in theos tensor-valued data becomes a new problem in image and signal processing. In this context, a « change measure », called the Non-Stationarity Measure (NSM), is improved and extended to become a general and robust « change measure » able to quantify changes existing in multidimensional data of different types, regarding different statistical parameters. A NSM-based change detection method and a NSM-based edge detection method are proposed and respectively applied to detect changes in ECG and EEG signals, and to detect edges in the cardiac diffusion weighted (DW) images. Experimental results show that the NSM-based detection methods can provide more accurate positions of change points and edges and can effectively reduce false detections. A NSM-based geometric active contour (NSM-GAC) model is proposed and applied to segment the ultrasound images of the carotid. Experimental results show that the NSM-GAC model provides better segmentation results with less iterations that comparative methods and can reduce false contours and leakages. Last and more important, a new feature-preserving smoothing approach called « Nonstationarity adaptive filtering (NAF) » is proposed and applied to enhance human cardiac DW images. Experimental results show that the proposed method achieves a better compromise between the smoothness of the homogeneous regions and the preservation of desirable features such as boundaries, thus leading to homogeneously consistent tensor fields and consequently a more reconstruction of the coherent fibers.