Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la synthèse d’images texturées. Dans l’objectif d’assurer une reproduction fidèle des motifs et des variations d’orientations d’une texture initiale, un algorithme de synthèse de texture à deux étapes « structure/texture » est proposé. Il s’agit, dans une première étape, de réaliser la synthèse d’une couche de structure caractérisant la géométrie de l’exemplaire et représentée par un champ de tenseurs de structure et, dans une deuxième étape, d’utiliser le champ de structure résultant pour contraindre la synthèse d’une couche de texture portant des variations plus locales. Une réduction du temps d’exécution est ensuite développée, fondée notamment sur l’utilisation de pyramides Gaussiennes et la parallélisation des calculs mis en oeuvre.Afin de démontrer la capacité de l’algorithme proposé à reproduire fidèlement l’aspect visuel des images texturées considérées, la méthode est testée sur une variété d’échantillons de texture et évaluée objectivement à l’aide de statistiques du 1er et du 2nd ordre du champ d’intensité et d’orientation. Les résultats obtenus sont de qualité supérieure ou équivalente à ceux obtenus par des algorithmes de la littérature. Un atout majeur de l’approche proposée est son aptitude à synthétiser des textures avec succès dans de nombreuses situations où les algorithmes existants ne parviennent pas à reproduire les motifs à grande échelle.L’approche de synthèse structure/texture proposée est étendue à la synthèse de texture couleur. La synthèse de texture 3D est ensuite abordée et, finalement, une extension à la synthèse de texture de forme spécifiée par une texture imposée est mise en oeuvre, montrant la capacité de l’approche à générer des textures de formes arbitraires en préservant les caractéristiques de la texture initiale. / This work is a part of the texture synthesis context. Aiming to ensure a faithful reproduction of the patterns and variations of orientations of the input texture, a two-stage structure/texture synthesis algorithm is proposed. It consists of synthesizing the structure layer showing the geometry of the exemplar and represented by the structure tensor field in the first stage, and using the resulting tensor field to constrain the synthesis of the texture layer holding more local variations, in the second stage. An acceleration method based on the use of Gaussian pyramids and parallel computing is then developed.In order to demonstrate the ability of the proposed algorithm to faithfully reproduce the visual aspect of the considered textures, the method is tested on various texture samples and evaluated objectively using statistics of 1st and 2nd order of the intensity and orientation field. The obtained results are of better or equivalent quality than those obtained using the algorithms of the literature. A major advantage of the proposed approach is its capacity in successfully synthesizing textures in many situations where traditional algorithms fail to reproduce the large-scale patterns.The structure/texture synthesis approach is extended to color texture synthesis. 3D texture synthesis is then addressed and finally, an extension to the synthesis of specified form textures using an imposed texture is carried out, showing the capacity of the approach in generating textures of arbitrary forms while preserving the input texture characteristics.

Ce mémoire traite de synthèse de textures volumiques anisotropes à partir d’une observation 2D unique. Nous présentons différentes variantes d’algorithmes non paramétriques et multi-échelles. Leur principale particularité réside dans le fait que le processus de synthèse 3D s’appuie sur l’échantillonnage d’une seule image 2D d’entrée, en garantissant la cohérence selon les différentes vues de la texture 3D. Deux catégories d’approches sont abordées, toutes deux multi-échelles et basées sur une hypothèse markovienne. La première catégorie regroupe un ensemble d’algorithmes dits de recherche de voisinages fixes, adaptés d’algorithmes existants de synthèses de textures volumiques à partir de sources 2D multiples. Le principe consiste, à partir d’une initialisation aléatoire, à modifier les voxels un par un, de façon déterministe, en s’assurant que les configurations locales de niveaux de gris sur des tranches orthogonales contenant le voxel sont semblables à des configurations présentes sur l’image d’entrée. La deuxième catégorie relève d’une approche probabiliste originale dont l’objectif est de reproduire, sur le volume texturé, les interactions entre pixels estimées sur l’image d’entrée. L’estimation est réalisée de façon non paramétrique par fenêtrage de Parzen. L’optimisation est gérée voxel par voxel, par un algorithme déterministe de type ICM. Différentes variantes sont proposées, relatives aux stratégies de gestion simultanée des tranches orthogonales contenant le voxel. Ces différentes méthodes sont d’abord mises en œuvre pour la synthèse d’un jeu de textures structurées, de régularité et d’anisotropie variées. Une analyse comparée et une étude de sensibilité sont menées, mettant en évidence les atouts et faiblesses des différentes approches. Enfin, elles sont appliquées à la simulation de textures volumiques de matériaux composites carbonés, à partir de clichés obtenus à l’échelle nanométrique par microscopie électronique à transmission. Le schéma expérimental proposé permet d’évaluer quantitativement et de façon objective les performances des différentes méthodes. / This thesis deals with the synthesis of anisotropic volumetric textures from a single 2D observation. We present variants of non parametric and multi-scale algorithms. Their main specificity lies in the fact that the 3D synthesis process relies on the sampling of a single 2D input sample, ensuring consistency in the different views of the 3D texture. Two types of approaches are investigated, both multi-scale and based on markovian hypothesis. The first category brings together a set of algorithms based on fixed-neighbourhood search, adapted from existing algorithms of texture synthesis from multiple 2D sources. The principle is that, starting from a random initialisation, the 3D texture is modified, voxel by voxel, in a deterministic manner, ensuring that the grey level local configurations on orthogonal slices containing the voxel are similar to configurations of the input image. The second category points out an original probabilistic approach which aims at reproducing in the textured volume the interactions between pixels learned in the input image. The learning is done by non-parametric Parzen windowing. Optimization is handled voxel by voxel by a deterministic ICM type algorithm. Several variants are proposed regarding the strategies used for the simultaneous handling of the orthogonal slices containing the voxel. These synthesis methods are first implemented on a set of structured textures of varied regularity and anisotropy. A comparative study and a sensitivity analysis are carried out, highlighting the strengths and the weaknesses of the different algorithms. Finally, they are applied to the simulation of volumetric textures of carbon composite materials, on nanometric scale snapshots obtained by transmission electron microscopy. The proposed experimental benchmark allows to evaluate quantitatively and objectively the performances of the different methods.