Ce travail de thèse porte sur la caractérisation probabiliste et la synthèse de surfaces agricoles par objets structurants (agrégats, mottes et creux) à partir d'images de haute résolution. Nous proposons de caractériser les surfaces par deux niveaux de rugosité : le premier niveau correspondant aux mottes, aux agrégats et aux creux et le second niveau étant le substrat sur lequel sont posés ces objets. Disposant d'un algorithme de segmentation par Hiérarchie de Contour (HC) pour l'identification des objets, nous avons mis en évidence l'influence de la méthode d'estimation du gradient sur cet algorithme. Nous avons aussi adapté une approche de morphologie mathématique - la Ligne de Partage des Eaux - pour identifier les différents objets. La méthode de HC sous-estime les dimensions des contours. Pour améliorer ces contours, nous avons développé un algorithme de déplacement de contours basé sur le principe du recuit simulé. Nous montrons que le demi-ellipsoïde est une forme mathématique qui modélise très correctement les objets. Après avoir déterminé les lois de probabilité des paramètres des demi-ellipsoïdes (orientation, axes et hauteur) et étudié leurs dépendances, nous avons mis en place un procédé de génération d'objets posés sur un plan. Nous montrons que les objets générés ont les mêmes statistiques que les objets identifiés sur les images hautes résolution. Nous montrons que l'isotropie des surfaces est liée à l'orientation des objets et que le substrat est corrélé à la surface comportant des objets.

La reconnaissance d'images est un domaine de recherche qui a été largement étudié par la communauté scientifique. Les travaux proposés dans ce cadre s'adressent principalement aux diverses applications des systèmes de vision par ordinateur et à la catégorisation des images issues de plusieurs sources. Dans cette thèse, on s'intéresse particulièrement aux systèmes de reconnaissance d'images par le contenu dans les bases hétérogènes. Les images dans ce type de bases appartiennent à différents concepts et représentent un contenu hétérogène. Pour ce faire, une large description permettant d'assurer une représentation fiable est souvent requise. Cependant, les caractéristiques extraites ne sont pas nécessairement toutes appropriées pour la discrimination des différentes classes d'images qui existent dans une base donnée d'images. D'où, la nécessité de sélection des caractéristiques pertinentes selon le contenu de chaque base. Dans ce travail, une méthode originale de sélection adaptative est proposée. Cette méthode permet de considérer uniquement les caractéristiques qui sont jugées comme les mieux adaptées au contenu de la base d'image utilisée. Par ailleurs, les caractéristiques sélectionnées ne disposent pas généralement des mêmes performances. En conséquence, l'utilisation d'un algorithme de classification, qui s'adapte aux pouvoirs discriminants des différentes caractéristiques sélectionnées par rapport au contenu de la base d'images utilisée, est vivement recommandée. Dans ce contexte, l'approche d'apprentissage par noyaux multiples est étudiée et une amélioration des méthodes de pondération des noyaux est présentée. Cette approche s'avère incapable de décrire les relations non-linéaires des différents types de description. Ainsi, nous proposons une nouvelle méthode de classification hiérarchique multi-modèles permettant d'assurer une combinaison plus flexible des caractéristiques multiples. D'après les expérimentations réalisées, cette nouvelle méthode de classification assure des taux de reconnaissance très intéressants. Enfin, les performances de la méthode proposée sont mises en évidence à travers une comparaison avec un ensemble d'approches cité dans la littérature récente du domaine.

Les travaux de cette thèse sont destinés à la conception d'outils algorithmiques permettant d'accroître le facteur de compression des standards actuels de codage vidéo, tels que H.264/AVC. Pour cela, une étude préalable portant sur un ensemble de méthodes de restauration d'image a permis d'identifier et d'inspecter deux axes de recherche distincts. La première partie est fondée sur des méthodes d'analyse et de synthèse de texture. Ce type de procédé, aussi connu sous le nom de template matching, est couramment utilisé dans un contexte de codage vidéo pour prédire une portion de la texture de l'image suite à l'analyse de son voisinage. Nous avons cherché à améliorer le modèle de prédiction en prenant en compte les spécificités d'un codeur vidéo de type H.264/AVC. En particulier, la fonction débit/distorsion utilisée dans les schémas de codage vidéo normatifs se base sur une mesure objective de la qualité. Ce mécanisme est par nature incompatible avec le concept de synthèse de texture, dont l'efficacité est habituellement mesurée selon des critères purement perceptuels. Cette contradiction a motivé le travail de notre première contribution. La deuxième partie des travaux de cette thèse s'inspire des méthodes de régularisation d'image basée sur la minimisation de la variation totale. Des méthodes ont été élaborées originellement dans le but d'améliorer la qualité d'une image en fonction de la connaissance a priori des dégradations qu'elle a subies. Nous nous sommes basés sur ces travaux pour concevoir un modèle de prédiction des coefficients transformés obtenus à partir d'une image naturelle, qui a été intégré dans un schéma de codage vidéo conventionnel.

Les travaux effectués durant cette thèse de doctorat ont pour but d'augmenter l'efficacité de codage dans 3D-HEVC. Nous proposons des approches conventionnelles orientées vers la normalisation vidéo, ainsi que des approches en rupture basées sur le flot optique. En approches conventionnelles, nous proposons une méthode qui prédit les modes Intra de profondeur avec ceux de texture. L'héritage est conditionné par un critère qui mesure le degré de similitude entre les deux modes. Ensuite, nous proposons deux méthodes pour améliorer la prédiction inter-vue du mouvement dans 3D-HEVC. La première ajoute un vecteur de disparité comme candidat inter-vue dans la liste des candidats du Merge, et la seconde modifie le processus de dérivation de ce vecteur. Finalement, un outil de codage intercomposantes est proposé, où le lien entre les arbres quaternaires de texture et de profondeur est exploité pour réduire le temps d'encodage et le débit, à travers un codage conjoint des deux arbres. Dans la catégorie des approches en rupture, nous proposons deux méthodes basées sur l'estimation de champs denses de vecteurs de mouvement en utilisant le flot optique. La première calcule un champ au niveau d'une vue de base reconstruite, puis l'extrapole au niveau d'une vue dépendante, où il est hérité par les unités de prédiction en tant que candidat dense du Merge. La deuxième méthode améliore la synthèse de vues : quatre champs sont calculés au niveau de deux vues de référence en utilisant deux références temporelles. Ils sont ensuite extrapolés au niveau d'une vue synthétisée et corrigés en utilisant une contrainte épipolaire. Les quatre prédictions correspondantes sont ensuite combinées. Les deux méthodes apportent des gains de codage significatifs, qui confirment le potentiel de ces solutions innovantes.

Les systèmes d'imagerie médicale ultrasonore ont considérablement amélioré le diagnostic clinique par une meilleure qualité des images grâce à des systèmes plus sensibles et des post-traitements. La communauté scientifique de l'imagerie ultrasonore a consenti à un très grand effort de recherche sur les post-traitements et sur le codage de l'excitation sans s'intéresser, outre mesure, aux méthodes de commande optimale. Ce travail s'est donc légitimement tourné vers les méthodes optimales basées sur l'utilisation d'une rétroaction de la sortie sur l'entrée. Pour rendre applicable ces méthodes, ce problème complexe de commande optimale a été transformé en un problème d'optimisation paramétrique sous-optimal et plus simple. Nous avons appliqué ce principe au domaine de l'imagerie ultrasonore : l'échographie, l'imagerie harmonique native et l'imagerie harmonique de contraste avec ou sans codage de la commande. La simplicité de l'approche nous a permis, par une modification de la fonction de coût, de l'adapter à l'imagerie harmonique. Cette adaptation montre que la méthode peut être appliquée à l'imagerie ultrasonore en générale. Aujourd'hui, les enjeux de l'imagerie ultrasonore portent non seulement sur les traitements des excitations ou des images mais aussi sur les capteurs. Ce point nous a conduit naturellement à rechercher la commande optimale des transducteurs capacitifs (cMUT) afin de les adapter à une utilisation plus large en imagerie ultrasonore codée. Nos méthodes de compensation et de codage par commande optimale procurent des résultats très prometteurs qui vont au delà de nos espérances. Le champ d'applications de nos méthodes de codage optimal est large et nous n'en voyons pas forcément encore toutes les limites. L'atout majeur de nos approches est leur simplicité d'utilisation et d'implémentation. En effet, elles ne nécessitent pas d'informations a priori difficilement accessibles sur les outils utilisés ou milieux explorés. Notre système s'adapte automatiquement aux variations qui peuvent être liées au vieillissement du capteur ou à la modification du milieu exploré.

La diversité des standards actuels en compression d'images vise à la fois à proposer des schémas de codage efficaces et des fonctions de service adaptées à chaque type d'utilisation. Les travaux de cette thèse s'inscrivant dans ce contexte d'une telle compression, leur objectif majeur consiste en l'élaboration d'une méthode unifiée pour un codage avec et sans perte des images fixes et en séquences, intégrant des fonctionnalités avancées du type : scalabilité et représentation en régions hiérarchique, robustesse<br />aux erreurs. <br /><br />La méthode LAR (Locally Adaptive Resolution) de base a été élaborée à des fins de compression avec pertes à bas-débits. Par l'exploitation des propriétés intrinsèques du LAR, la définition d'une représentation en régions auto-extractibles apporte une solution de codage efficace à la fois en termes de débit et en termes de qualité d'images reconstruites. Le codage à débit localement variable est facilité par l'introduction de la notion de région d'intérêt ou encore de VOP (Video Object Plane).<br /><br />L'obtention d'un schéma de compression sans perte s'est effectuée conjointement à l'intégration de la notion de scalabilité, par l'intermédiaire de méthodes pyramidales. Associés à une phase de prédiction, trois codeurs différents répondant à ces exigences ont vu le jour : le LAR-APP, l'Interleaved S+P et le RWHT+P. Le LAR-APP (Approche Pyramidale Prédictive) se fonde sur l'exploitation d'un contexte de prédiction enrichi obtenu par un parcours original des niveaux de la pyramide construite. L'entropie des erreurs d'estimation résultantes (estimation réalisée dans le domaine spatial) s'avère ainsi réduite. Par la définition d'une solution opérant dans le domaine transformé, il nous a été possible d'améliorer plus encore les performances<br />entropiques du codeur scalable sans perte. L'Interleaved S+P se construit ainsi par l'entrelacement de deux pyramides de coefficients transformés. Quant à la méthode RWHT+P, elle s'appuie sur une forme nouvelle de la transformée Walsh-Hadamard bidimensionnelle. Les performances en termes d'entropie brute se révèlent bien supérieures à celles de l'état-de-l'art : des résultats tout à fait remarquables sont obtenus notamment sur les<br />images médicales.<br /><br />Par ailleurs, dans un contexte de télémédecine, par l'association des méthodes pyramidales du LAR et de la transformée Mojette, un codage conjoint source-canal efficace, destiné à la transmission sécurisée des images médicales compressées sur des réseaux bas-débits, a été défini. Cette technique offre une protection différenciée intégrant la nature hiérarchique des flux issus des méthodes multirésolution du LAR pour une qualité de service exécutée de bout-en-bout.<br /><br />Un autre travail de recherche abordé dans ce mémoire vise à l'implantation automatique des codeurs LAR sur des architectures parallèles hétérogènes multi-composants. Par le biais de la description des algorithmes sous le logiciel SynDEx, il nous a été possible en particulier de réaliser le prototypage de<br />l'Interleaved S+P sur des plate-formes multi-DSP et multi-PC.<br /><br />Enfin, l'extension du LAR à la vidéo fait ici l'objet d'un travail essentiellement prospectif. Trois techniques différentes sont proposées, s'appuyant sur un élément commun : l'exploitation de la représentation en régions précédemment évoquée.

Cette thèse aborde la problématique de compression des vidéos multi-vues avec pour pilier un souci constant du respect de la perception humaine du media, dans le contexte de la vidéo 3D. Les études et les choix portés durant cette thèse se veulent orientés par la recherche de la meilleure qualité perçue possible des vues synthétisées. L'enjeu des travaux que de cette thèse réside dans l'investigation de nouvelles techniques de compression des données multi-view-plus-depth (MVD) limitant autant que possible les dégradations perceptibles sur les vues synthétisées à partir de ces données décodées. La difficulté vient du fait que les sources de dégradations des vues synthétisées sont d'une part multiples et d'autre part difficilement mesurables par les techniques actuelles d'évaluation de qualité d'images. Pour cette raison, les travaux de cette thèse s'articulent autour de deux axes principaux: l'évaluation de la qualité des vues synthétisées ainsi que les artefacts spécifiques et l'étude de schémas de compression des données MVD aidée de critères perceptuels. Durant cette thèse nous avons réalisé des études pour caractériser les artefacts liés aux algorithmes DIBR. Les analyses des tests de Student réalisés à partir des scores des tests de Comparaisons par paires et ACR-HR ont permis de déterminer l'adéquation des méthodes d'évaluation subjective de qualité pour le cas des vues synthétisées. L'évaluation des métriques objectives de qualité d'image/vidéo ont également permis d'établir leur corrélation avec les scores subjectifs. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la compression des cartes de profondeur, en proposant deux méthodes dérivées pour le codage des cartes de profondeur et basées sur la méthode LAR. En nous appuyant sur nos observations, nous avons proposé une stratégie de représentation et de codage adaptée au besoin de préserver les discontinuités de la carte tout en réalisant des taux de compression importants. Les comparaisons avec les codecs de l'état de l'art (H.264/AVC, HEVC) montrent que notre méthode propose des images de meilleure qualité visuelle à bas débit. Nous avons également réalisé des études sur la répartition du débit entre la texture et la profondeur lors de la compression de séquences MVD. Les résultats de cette thèse peuvent être utilisés pour aider à la conception de nouveaux protocoles d'évaluation de qualité de données de synthèse; pour la conception de nouvelles métriques de qualité; pour améliorer les schémas de codage pour les données MVD, notamment grâce aux approches originales proposées; pour optimiser les schémas de codage de données MVD, à partir de nos études sur les relations entre la texture et la profondeur.

Dans le contexte de la localisation globale et, plus largement, dans celui de la Localisation et Cartographie Simultanées, il est nécessaire de pouvoir déterminer si un robot revient dans un endroit déjà visité. Il s'agit du problème de la détection de fermeture de boucle. Dans un cadre de reconnaissance visuelle des lieux, les algorithmes existants permettent une détection en temps-réel, une robustesse face à l'aliasing perceptuel ou encore face à la présence d'objets dynamiques. Ces algorithmes sont souvent sensibles à l'orientation du robot rendant impossible la fermeture de boucle à partir d'un point de vue différent. Pour palier ce problème, des caméras panoramiques ou omnidirectionnelles sont employées. Nous présentons ici une méthode plus générale de représentation de l'environnement sous forme d'une vue sphérique ego-centrée. En utilisant les propriétés de cette représentation, nous proposons une méthode de détection de fermeture de boucle satisfaisant, en plus des autres propriétés, une indépendance à l'orientation du robot. Le modèle de l'environnement est souvent un ensemble d'images prises à des instants différents, chaque image représentant un lieu. Afin de grouper ces images en lieux significatifs de l'environnement, des lieux topologiques, les méthodes existantes emploient une notion de covisibilité de l'information entre les lieux. Notre approche repose sur l'exploitation de la structure de l'environnement. Nous définissons ainsi un lieu topologique comme ayant une structure qui ne varie pas, la variation engendrant le changement de lieu. Les variations de structure sont détectées à l'aide d'un algorithme efficace de détection de rupture de modèle.

Dans le domaine de la robotique, la vision omnidirectionnelle est privilégiée car elle augmente le champ de vision des capteurs ce qui permet une meilleur navigation et localisation des robots. Les capteurs catadioptriques (combinaison de miroir(s) + caméra(s)) représentent une solution simple et rapide pour atteindre une vue large satisfaisante. Cependant, à cause de la géométrie des miroirs de révolution utilisés, ces capteurs fournissent des images possédant une résolution non uniforme et entrainent des distorsions géométriques. Deux approches sont présentées dans la littérature pour remédier à ces désagréments. La première consiste à traiter les images omnidirectionnelles comme étant des images perspectives, tandis que la seconde utilise des méthodes adaptées à la géométrie des capteurs en travaillant sur des espaces équivalents (Sphère, cylindre). Le principal atout de la première approche est le gain en temps de traitement par contre la qualité des résultats est souvent dépassée par celle des méthodes adaptées. Dans le cadre des travaux de cette thèse, nous avons choisi la voie de la première catégorie. L'objectif est de proposer des méthodes (mise en correspondance, détection de contour et détection de coin) permettant d'améliorer les résultats des traitements des images omnidirectionnelles. Les méthodes proposées sont basées sur des mesures statistiques. Elles présentent l'avantage de parcourir les images omnidirectionnelles par des voisinages (fenêtres) de taille fixe, sans passer par leurs adaptations aux caractéristiques intrinsèques du capteur et à la géométrie du miroir utilisé. Elle présente également l'avantage de ne pas faire appel à la dérivation qui accentue l'effet du bruit aux hautes fréquences de l'image. Les méthodes proposées ont été d'abord validées sur des images perspectives avant d'être appliquées sur les images omnidirectionnelles. Les résultats comparatifs obtenus sont satisfaisants.

Une nouvelle approche pour la mise en correspondance des objets 3D en présence des transformations non-rigides et des modèles partiellement similaires est proposée dans le cadre de cette thèse. L'approche est composée de deux phases. Une première phase pour la description d'objets et une deuxième phase de mesure de similarité. Pour décrire un objet 3D, nous avons choisi une méthode basée sur des descripteurs locaux. La méthode consiste à extraire d'un objet 3D un ensemble de points caractéristiques pour lesquels deux descripteurs locaux sont calculés. Le premier descripteur Geodesic cord descriptor représente la distribution des distances géodésiques entre un point caractéristique et l'ensemble des points de la surface de l'objet 3D. Le deuxième descripteur Curve based descriptor permet de représenter la surface 3D de l'objet par un ensemble de courbes. La forme de ces courbes est analysée à l'aide d'outils issus de la géométrie Riemannienne. Pour mesurer la similarité entre les objets 3D, nous avons utilisé deux techniques différentes dont l'une est basée sur les fonctions de croyance et l'autre est basée sur les sac-de-mots. Afin de valider notre approche nous l'avons adaptée à deux applications différentes à savoir la recherche et la classification d'objets 3D. Les résultats obtenus sur différent benchmarks montrent une efficacité et une pertinence comparés avec les autres méthodes de l'état-de-l'art.