Ces dernières années, les technologies d’écran se sont considérablement améliorées. Par exemple, le contraste des écrans à plage dynamique élevée (HDR) dépasse de loin la capacité d’un écran conventionnel. De plus, un écran à gamut de couleur étendu (WCG) peut couvrir un espace colorimétrique plus grand que jamais. L'évaluation de la qualité de ces nouveaux contenus est devenue un domaine de recherche actif, les métriques de qualité SDR classiques n'étant pas adaptées. Cependant, les études les plus récentes négligent souvent une caractéristique importante: les chrominances. En effet, les bases de données existantes contiennent des images HDR avec un gamut de couleur standard, négligeant ainsi l’augmentation de l’espace colorimétrique due au WCG et les artefacts chromatiques. La plupart des mesures de qualité HDR objectives non plus ne prennent pas en compte ces artefacts. Pour surmonter cette problématique, dans cette thèse, nous proposons deux nouvelles bases de données HDR/WCG annotés avec des scores subjectifs présentant des artefacts chromatique réaliste. En utilisant ces bases de données, nous explorons trois solutions pour créer des métriques HDR/WCG: l'adaptation des métrics de qualité SDR, l’extension colorimétrique d’une métrique HDR connue appelée HDR-VDP-2 et, enfin, la fusion de diverses métriques de qualité et de features colorimétriques. Cette dernière métrique présente de très bonnes performances pour prédire la qualité tout en étant sensible aux distorsions chromatiques. / To improve their ability to display astonishing images, screen technologies have been greatly evolving. For example, the contrast of high dynamic range rendering systems far exceed the capacity of a conventional display. Moreover, a Wide Color gamut display can cover a bigger color space than ever. Assessing the quality of these new content has become an active field of research as classical SDR quality metrics are not adapted. However, state-of-the-art studies often neglect one important image characteristics: chrominances. Indeed, previous databases contain HDR images with a standard gamut thus neglecting the increase of color space due to WCG. Due to their gamut, these databases are less prone to contain chromatic artifacts than WCG content. Moreover, most existing HDR objective quality metrics only consider luminance and are not considering chromatic artifacts. To overcome this problematic, in this thesis, we have created two HDR / WCG databases with annotated subjective scores. We focus on the creation of a realistic chromatic artifacts that can arise during compression. In addition, using these databases, we explore three solutions to create HDR / WCG metrics. First, we propose a method to adapt SDR metrics to HDR / WCG content. Then, we proposed an extension of a well-known HDR metric called HDR-VDP-2. Finally, we create a new metric based on the merger of various quality metric and color features. This last metric presents very good performance to predict quality while being sensitive to chromatic distortion.

Dans ce travail réalisé au Centre de Morphologie Mathématique and IFPEN, on s'intéresse à la microstructure et aux propriétés physiques d'alumines mésoporeuses. Il s'agit d'un supporte de catalyseur utilisés notamment dans les processus industriels de raffinage du pétrole. Fortement poreux, ce matériau est formé de ''plaquettes'' distribuées de manière désordonnée à l'échelle de la dizaine de nanomètres. Les propriétés de transport de masse du support de catalyseur sont fortement influencées par la morphologie de la microstructure poreuse. Ce travail porte sur la modélisation de la microstructure et des propriétés de transport des alumines mésoporeuses, à l'aide d'outils numériques et théoriques dérivés de l'analyse d'image et de la théorie des ensembles aléatoires. D'une part, on met en place des méthodes de caractérisation et de modélisation des microstructures, qui s'appuient sur, entre autre, des images obtenues par microscopie électronique en transmission (MET) et des courbes de porosimétrie azote. D'autre part, on utilise des méthodes d'homogénéisation numérique à champs complets par transformées de Fourier rapide (FFT).Dans un premier temps, le matériau est caractérisé expérimentalement par porosimétrie azote et résonance magnétique nucléaire à gradient de champ pulsé (RMN-GCP). Les images MET sont obtenus sur des échantillons d'épaisseur variable, filtrées et caractérisés par des fonctions de corrélation, notamment. Le bruit à haute fréquence issu de la membrane de carbone est identifié et pris en compte dans la modélisation de l'imagerie MET. À partir des images MET 2D, un modèle aléatoire à deux échelles est proposé pour représenter la microstructure 3D. Il prend en compte la forme des plaquettes d'alumines, leurs tailles, les effets d'alignement locaux et d'agrégation, qui sont identifiés numériquement. La procédure est validée à l'aide de comparaisons entre modèle et images expérimentales, en terme notamment de fonctions de corrélation et de surface spécifique, mesurées par porosimétrie azote.Dans un deuxième temps, une méthode de simulation des courbes d'isothermes de porosimétrie dans des milieux poreux périodiques ou aléatoires est développée. Basée sur des opérations morphologiques simples, elle étend un travail antérieur sur la porosimétrie au mercure. L'adsorption multicouche à basse pression est simulée à l'aide d'une dilatation tandis que les ménisques de l'interface vapeur-liquide intervenant pendant l'adsorption sont simulés à l'aide de fermetures de la phase solide par des éléments structurants sphériques. Pour simuler la désorption, une combinaison de fermetures et de bouchages de trou est utilisée. Le seuil de désorption est obtenu par une analyse de la percolation de la phase gazeuse. La méthode, d'abord validée sur des géométries simples, est comparée à des résultats antérieurs. Elle prédit une hystérésis et les distributions de pores associées à la porosimétrie. Nous l'appliquons aux modèles de microstructures 3D d'alumines mésoporeuses et proposons un modèle à trois échelles afin de rendre compte du seuil de pression pendant la désorption. En plus de la courbe de désorption, ce modèle reproduit les fonctions de corrélation mesurées sur les images MET.Dans un troisième temps, la diffusion de Fick, la perméabilité de Darcy, et les propriétés élastiques sont prédits à l'aide de calculs de champs complets par FFT sur des réalisations des modèles d'alumines mésoporeuses à deux et trois échelles. Les coefficients de diffusion effectifs et les facteurs de tortuosité sont prédits à partir de l'estimation du flux. Sont étudiés les effets de forme, d'alignement et d'agrégation des plaquettes sur les propriétés de diffusion à grande échelle. Les prédictions numériques sont validées au moyen des résultats expérimentaux obtenus par méthode RMN-GCP. / In a work made at Centre de Morphologie Mathématique and IFPEN, we study the microstructure and physical properties of mesoporous alumina. This is a catalyst carrier used in the petroleum refining industry. Highly porous, it contains disordered ''platelets'' at the nanoscale. The mass transport properties of the catalyst carrier are strongly influenced by the morphology of the porous microstructure. We focus on the modeling of the microstructure and of transport properties of mesoporous alumina, using numerical and theoretical tools derived from image analysis and random sets models. On the one hand, methods are developed to characterize and model the microstructure, by extracting and combining information from transmission electron microscope (TEM) images and nitrogen porosimetry curves, among others. On the other hand, the numerical homogenization relies on full-field Fourier transform computations (FFT).The material is first characterized experimentally by nitrogen porosimetry and pulse-field gradient nuclear magnetic resonance (PFG-NMR). TEM images, obtained on samples of various thicknesses are filtered and measured in terms of correlation function. The high-frequency noise caused by carbon membrane support is identified and integrated in the TEM image model. Based on the 2D TEM images, a two-scale random set model of 3D microstructure is developed. It takes into account the platelet shape, platelet size, local alignments and aggregations effects which are numerically identified. The procedure is validated by comparing the model and experimental images in terms of correlation function and specific surface area estimated by nitrogen porosimetry.Next, a procedure is proposed to simulate porosimetry isotherms in general porous media, including random microstructures. Based on simple morphological operations, it extends an earlier approach of mercury porosimetry. Multilayer adsorption at low pressure is simulated by a dilation operation whereas the menisci of the vapor-liquid interface occurring during adsorption are simulated by closing the solid phase with spherical structuring elements. To simulate desorption, a combination of closing and hole-filling operations is used. The desorption threshold is obtained from a percolation analysis of the gaseous phase. The method, validated first on simple geometries, is compared to previous results of the literature, allowing us to predict the hysteresis and pore size distribution associated to porosimetry. It is applied on 3D microstructures of mesoporous alumina. To account for the pressure threshold during desorption, we propose a refined three-scale model for mesoporous alumina, that reproduces the correlation function and the desorption branch of porosimetry isotherms.Finally, Fick diffusion, Darcy permeability, and elastic moduli are numerically predicted using the FFT method and the two-scale and three-scale models of mesoporous alumina. The hindering effects in diffusion are estimated by the Renkin's equation. The effective diffusion coefficients and the tortuosity factors are estimated from the flux field, taking into account hindering effects. The effects of platelet shape, alignment and aggregation on the diffusion property are studied. The numerical estimation is validated from experimental PFG-NMR results.

Le domaine de l'electronique embarquee est une dimension essentielle des technologies de<br />l'information et de la communication. Le terme systemes enfouis désigne son intégration sous<br />forme de composants d'un système plus complexe issus des domaines de l'avionique, de l'automobile,<br />des objets mobiles communiquants, du multimedia etc. Leur realisation sous la forme<br />de systemes sur silicium (SOC) souligne la complexite et l'heterogeneité qui les caractérisent<br />desormais. La maitrise de la conception des SOC représente un enjeu économique majeur a la<br />hauteur de la place qu'ils occupent dans tous les secteurs d'activites (industriel, loisirs, domestique).<br />Les outils et méthodes pour la conception de SOC constituent un domaine de recherche<br />multi-formes dont le but global est de concevoir rapidement des systemes qui soient fiables,<br />performants et efficaces d'un point de vue energétique.<br />Ce document est une synthese de mes recherches effectues dans le domaine général des<br />outils et methodes de conception de SOC. Plus précisément, les travaux detailles ici traitent des<br />differents aspects d'un domaine unique a savoir l'exploration de l'espace de conception des SOC<br />eventuellement reconfigurables. Ces travaux de recherche s'articulent principalement autour de<br />six projets menes depuis la these de doctorat. Il s'agit de l'exploration de la hierarchie memoire,<br />du projet Design Trotter pour l'exploration des solutions architecturales de la specification<br />algorithmique jusqu'au niveau tache au sens temps réel. Dans le domaine de la gestion des<br />entrees/sortie les projets presentes traitent d'un exemple d'interface reseau / flux multimédia<br />et d'un environnement μSpider de synthese et de dimensionnement de Network On Chip. Enfin,<br />le document présente le projet en cours dans le domaine des architectures auto-reconfigurables.

Nous décrivons une procédure numérique pour le recalage d'IRM cérébrales 3D. Le problème d'appariement est abordé à travers la distinction usuelle entre le modèle de déformation et le critère d'appariement. Le modèle de déformation est celui de l'anatomie computationnelle, fondé sur un groupe de difféomorphismes engendrés en intégrant des champs de vecteurs. Le décalage entre les images est évalué en comparant les lignes de niveau de ces images, représentées par un courant différentiel dans le dual d'un espace de champs de vecteurs. Le critère d'appariement obtenu est non local et rapide à calculer. On se place dans l'ensemble des difféomorphismes pour rechercher une déformation reliant les deux images. Pour cela, on minimise le critère en suivant le principe de l'algorithme sous-optimal. L'efficacité de l'algorithme est renforcée par une description eulérienne et périodique du mouvement. L'algorithme est appliqué pour le recalage d'images IRM cérébrale 3d, la procédure numérique menant à ces résultats est intégralement décrite. Nos travaux concernent aussi l'analyse des propriétés de l'algorithme. Pour cela, nous avons simplifié l'équation représentant l'évolution de l'image et étudié l'équation simplifiée en utilisant la théorie des solutions de viscosité. Nous étudions aussi le problème de détection de rupture dans la variance d'un signal aléatoire gaussien. La spécificité de notre modèle vient du cadre infill, ce qui signifie que la distribution des données dépend de la taille de l'échantillon. L'estimateur de l'instant de rupture est défini comme le point maximisant une fonction de contraste. Nous étudions la convergence de cette fonction et ensuite la convergence de l'estimateur associé. L'application la plus directe concerne l'estimation de changement dans le paramètre de Hurst d'un mouvement brownien fractionnaire. L'estimateur dépend d'un paramètre p > 0 et nos résultats montrent qu'il peut être intéressant de choisir p < 2. / We present a numerical procedure for the matching of 3D MRI. The problem of image matching is addressed through the usual distinction between the deformation model and the matching criterion. The deformation model is based on the theory of computational anatomy and the set of deformations is a group of diffeomorphisms generated by integrating vector fields. The discrepancy between the two images is evaluated through comparisons of level lines represented by a differential current in the dual of a space of vector fields. This representation leads to a quickly computable non-local criterion. Then, the optimisation method is based on the minimization of the criterion following the idea of the so-called sub-optimal algorithm. We take advantage of the eulerian and periodical description of the algorithm to get an efficient numerical procedure. This algorithm can be used to deal with 3d MR images and numerical experiences are presented. In an other part, we focus on theoretical properties of the algorithm. We begin by simplifying the equation representing the evolution of the deformed image and we use the theory of viscosity solutions to study the simplified equation. The second issue we are interested in is the change-point estimation for a gaussian sequence with change in the variance parameter. The main feature of our model is that we work with infill data and the nature of the data can evolve jointly with the size of the sample. The usual approach suggests to introduce a contrast function and using the point of its maximum as a change-point estimator. We first get an information about the asymptotic fluctuations of the contrast function around its mean function. Then, we focus on the change-point estimator and more precisely on the convergence of this estimator. The most direct application concerns the detection of change in the Hurst parameter of a fractional brownian motion. The estimator depends on a parameter p > 0, generalizing the usual choice p = 2. We present some results illustrating the advantage of a parameter p < 2.

Dans le cadre de la robotique mobile en environnement extérieur, les concepts de localisation et de perception sont au coeur de toute réalisation. Aussi, les travaux menés au sein de cette thèse visent à rendre plus robustes des processus de localisation existants sans pour autant augmenter de manière notable leur complexité. La problématique proposée place un robot au sein d'un environnement potentiellement dangereux avec pour objectif de suivre une trajectoire établie comme sécurisée avec une carte aussi simple que possible. De plus, des contraintes fortes sont imposées tant dans la réalisation (système peu onéreux, indétectable) que dans le résultat (une exécution temps-réel et une localisation en permanence dans une tolérance de 10 cm autour de la trajectoire de référence). Le capteur extéroceptif choisi pour mener à bien ce projet est une caméra tandis que l'estimation de la pose du véhicule à chaque instant est réalisée par un filtre de Kalman dans sa version étendue. Les principaux problèmes d'estimation résident dans la non-linéarité des modèles d'observation et les contributions apportées apportent quelques solutions : - une méthode de calcul exacte de la propagation des incertitudes de l'espace monde vers l'espace capteur (caméra) ; - une méthode de détection des principaux cas de divergence du filtre de Kalman dans le calcul de la phase de mise à jour ; - une méthode de correction du gain de Kalman. Ce projet avait deux objectifs : réaliser une fonction de localisation répondant aux contraintes fortes préalablement évoquées, et permettre à un véhicule de quitter temporairement la trajectoire de référence, suite à la prise en main de l'opérateur pour ensuite reprendre le cours normal de sa mission au plus près de la trajectoire de référence. Ce deuxième volet fait intervenir un cadre plus large dans lequel il faut, en plus de la localisation, cartographier son environnement. Cette problématique, identifiée par l'acronyme SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), fait le lien avec les deux dernières contributions de ces travaux de thèse : - une méthode d'initialisation des points qui constitueront la carte SLAM ; - une méthode pour maintenir la cohérence entre la carte de référence et la carte SLAM. Des résultats sur des données réelles, étayant chacune des contributions, sont présentés et illustrent la réalisation des deux principaux objectifs. / In the context of outdoor mobile robotics, concepts of localization and perception are central to any achievement. Also, the work in this thesis improves an existing localization process more robust without signicantly increasing their complexity. The proposed problematic addresses a robot in a potentially dangerous field with the aim to follow a path established as safe with a map as simple as possible. In addition, strong constraints are imposed as in the realization (inexpensive system, undetectable) as in the result (a real-time process execution and a localization continuously within a tolerance of 10 cm closed to the reference trajectory). The exteroceptive sensor chosen to carry this project is a camera while the pose estimation of the vehicle at each moment is achieved with an Extended Kalman filter. The main estimation problems are due to the non-linearity of the models and contributions provide some solutions : - an exact calculation method of the propagation of uncertainties in space world into space sensor (camera) ; - a method to detect the main event of a divergence of the update step of the Kalman filter ; - a method to correct the Kalman gain. This project had two objectives : to achieve a localization function with respect to strong constraints previously mentioned, and allow a vehicle to leave temporarily the reference trajectory, while the operator modify the robot trajectory and then resume the normal course of its mission to the reference path. This second part involves a broader context in which it is necessary, in addition to the localization, to map the environment. This problem, identifed by the acronym SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), made the connection with the last two contributions of this thesis work : - an initialization method of the points which will constitute the SLAM map ; - a method to maintain consistency between the reference map and the SLAM map. Results on real data, supporting each contribution, are presented and illustrate the realization of the two main objectives.

Ces travaux de recherche concernent la modélisation de l'information dynamique fonctionnelle fournie par les champs de déplacements apparents à l'aide de base de polynômes orthogonaux. Leur objectif est de modéliser le mouvement et la texture extraites afin de l'exploiter dans les domaines de l'analyse et de la reconnaissance automatique d'images et de vidéos. Nous nous intéressons aussi bien aux mouvements humains qu'aux textures dynamiques. Les bases de polynômes orthogonales ont été étudiées. Cette approche est particulièrement intéressante car elle offre une décomposition en multi-résolution et aussi en multi-échelle. La première contribution de cette thèse est la définition d'une méthode spatiale de décomposition d'image : l'image est projetée et reconstruite partiellement avec un choix approprié du degré d'anisotropie associé à l'équation de décomposition basée sur des transformations polynomiales. Cette approche spatiale est étendue en trois dimensions afin d'extraire la texture dynamique dans des vidéos. Notre deuxième contribution consiste à utiliser les séquences d'images qui représentent les parties géométriques comme images initiales pour extraire les flots optiques couleurs. Deux descripteurs d'action, spatial et spatio-temporel, fondés sur la combinaison des informations du mouvement/texture sont alors extraits. Il est ainsi possible de définir un système permettant de reconnaître une action complexe (composée d'une suite de champs de déplacement et de textures polynomiales) dans une vidéo. / The research relies on modeling the dynamic functional information from the fields of apparent movement using basic orthogonal polynomials. The goal is to model the movement and texture extracted for automatic analysis and recognition of images and videos. We are interested both in human movements as dynamic textures. Orthogonal polynomials bases were studied. This approach is particularly interesting because it offers a multi-resolution and a multi-scale decomposition. The first contribution of this thesis is the definition of method of image spatial decomposition: the image is projected and partially rebuilt with an appropriate choice of the degree of anisotropy associated with the decomposition equation based on polynomial transformations. This spatial approach is extended into three dimensions to retrieve the dynamic texture in videos. Our second contribution is to use image sequences that represent the geometric parts as initial images to extract color optical flow. Two descriptors of action, spatial and space-time, based on the combination of information of motion / texture are extracted. It is thus possible to define a system to recognize a complex action (composed of a series of fields of motion and polynomial texture) in a video.

Détecter et suivre les objets principaux d’une vidéo est une étape nécessaire en vue d’en décrire le contenu pour, par exemple, permettre une indexation judicieuse des données multimédia par les moteurs de recherche. Les techniques de suivi d’objets actuelles souffrent de défauts majeurs. En effet, soit elles nécessitent que l’utilisateur désigne la cible a suivre, soit il est nécessaire d’utiliser un classifieur pré-entraîné à reconnaitre une classe spécifique d’objets, comme des humains ou des voitures. Puisque ces méthodes requièrent l’intervention de l’utilisateur ou une connaissance a priori du contenu traité, elles ne sont pas suffisamment génériques pour être appliquées aux vidéos amateurs telles qu’on peut en trouver sur YouTube. Pour résoudre ce problème, nous partons de l’hypothèse que, dans le cas de vidéos dont l’arrière-plan n’est pas fixe, celui-ci apparait moins souvent que les objets intéressants. De plus, dans une vidéo, la topologie des différents éléments visuels composant un objet est supposée consistante d’une image a l’autre. Nous représentons chaque image par un graphe plan modélisant sa topologie. Ensuite, nous recherchons des motifs apparaissant fréquemment dans la base de données de graphes plans ainsi créée pour représenter chaque vidéo. Cette approche nous permet de détecter et suivre les objets principaux d’une vidéo de manière non supervisée en nous basant uniquement sur la fréquence des motifs. Nos contributions sont donc réparties entre les domaines de la fouille de graphes et du suivi d’objets. Dans le premier domaine, notre première contribution est de présenter un algorithme de fouille de graphes plans efficace, appelé PLAGRAM. Cet algorithme exploite la planarité des graphes et une nouvelle stratégie d’extension des motifs. Nous introduisons ensuite des contraintes spatio-temporelles au processus de fouille afin d’exploiter le fait que, dans une vidéo, les objets se déplacent peu d’une image a l’autre. Ainsi, nous contraignons les occurrences d’un même motif a être proches dans l’espace et dans le temps en limitant le nombre d’images et la distance spatiale les séparant. Nous présentons deux nouveaux algorithmes, DYPLAGRAM qui utilise la contrainte temporelle pour limiter le nombre de motifs extraits, et DYPLAGRAM_ST qui extrait efficacement des motifs spatio-temporels fréquents depuis les bases de données représentant les vidéos. Dans le domaine du suivi d’objets, nos contributions consistent en deux approches utilisant les motifs spatio-temporels pour suivre les objets principaux dans les vidéos. La première est basée sur une recherche du chemin de poids minimum dans un graphe connectant les motifs spatio-temporels tandis que l’autre est basée sur une méthode de clustering permettant de regrouper les motifs pour suivre les objets plus longtemps. Nous présentons aussi deux applications industrielles de notre méthode / Detecting and following the main objects of a video is necessary to describe its content in order to, for example, allow for a relevant indexation of the multimedia content by the search engines. Current object tracking approaches either require the user to select the targets to follow, or rely on pre-trained classifiers to detect particular classes of objects such as pedestrians or car for example. Since those methods rely on user intervention or prior knowledge of the content to process, they cannot be applied automatically on amateur videos such as the ones found on YouTube. To solve this problem, we build upon the hypothesis that, in videos with a moving background, the main objects should appear more frequently than the background. Moreover, in a video, the topology of the visual elements composing an object is supposed consistent from one frame to another. We represent each image of the videos with plane graphs modeling their topology. Then, we search for substructures appearing frequently in the database of plane graphs thus created to represent each video. Our contributions cover both fields of graph mining and object tracking. In the first field, our first contribution is to present an efficient plane graph mining algorithm, named PLAGRAM. This algorithm exploits the planarity of the graphs and a new strategy to extend the patterns. The next contributions consist in the introduction of spatio-temporal constraints into the mining process to exploit the fact that, in a video, the motion of objects is small from on frame to another. Thus, we constrain the occurrences of a same pattern to be close in space and time by limiting the number of frames and the spatial distance separating them. We present two new algorithms, DYPLAGRAM which makes use of the temporal constraint to limit the number of extracted patterns, and DYPLAGRAM_ST which efficiently mines frequent spatio-temporal patterns from the datasets representing the videos. In the field of object tracking, our contributions consist in two approaches using the spatio-temporal patterns to track the main objects in videos. The first one is based on a search of the shortest path in a graph connecting the spatio-temporal patterns, while the second one uses a clustering approach to regroup them in order to follow the objects for a longer period of time. We also present two industrial applications of our method

Cette thèse porte sur la statistique spatiale multivariée et l’apprentissage appliqués aux images hyperspectrales et multimodales. Les thèmes suivants sont abordés :Fusion d'images :Le microscope électronique à balayage (MEB) permet d'acquérir des images à partir d'un échantillon donné en utilisant différentes modalités. Le but de ces études est d'analyser l’intérêt de la fusion de l'information pour améliorer les images acquises par MEB. Nous avons mis en œuvre différentes techniques de fusion de l'information des images, basées en particulier sur la théorie de la régression spatiale. Ces solutions ont été testées sur quelques jeux de données réelles et simulées.Classification spatiale des pixels d’images multivariées :Nous avons proposé une nouvelle approche pour la classification de pixels d’images multi/hyper-spectrales. Le but de cette technique est de représenter et de décrire de façon efficace les caractéristiques spatiales / spectrales de ces images. Ces descripteurs multi-échelle profond visent à représenter le contenu de l'image tout en tenant compte des invariances liées à la texture et à ses transformations géométriques.Réduction spatiale de dimensionnalité :Nous proposons une technique pour extraire l'espace des fonctions en utilisant l'analyse en composante morphologiques. Ainsi, pour ajouter de l'information spatiale et structurelle, nous avons utilisé les opérateurs de morphologie mathématique. / This thesis focuses on multivariate spatial statistics and machine learning applied to hyperspectral and multimodal and images in remote sensing and scanning electron microscopy (SEM). In this thesis the following topics are considered:Fusion of images:SEM allows us to acquire images from a given sample using different modalities. The purpose of these studies is to analyze the interest of fusion of information to improve the multimodal SEM images acquisition. We have modeled and implemented various techniques of image fusion of information, based in particular on spatial regression theory. They have been assessed on various datasets.Spatial classification of multivariate image pixels:We have proposed a novel approach for pixel classification in multi/hyper-spectral images. The aim of this technique is to represent and efficiently describe the spatial/spectral features of multivariate images. These multi-scale deep descriptors aim at representing the content of the image while considering invariances related to the texture and to its geometric transformations.Spatial dimensionality reduction:We have developed a technique to extract a feature space using morphological principal component analysis. Indeed, in order to take into account the spatial and structural information we used mathematical morphology operators

Beaucoup de tâches pratiques dans l'industrie, tels que l'inspection automatique ou la vision robotique, nécessitent souvent de numérisation de formes en trois dimensions (3D) avec des techniques non-contact. Toutefois, les objets transparents, tels que ceux en verre, posent encore des difficultés pour les techniques classiques de numérisation. La reconstruction de la géométrie de surface pour les objets transparents est compliquée par le fait que la lumière est transmise à travers, réfracté et dans certains cas, réfléchie par la surface. Les approches actuelles ne peut traiter que les sous-classes d'objets. Les algorithmes sont encore très spécifiques et ne sont généralement pas applicables. En outre, de nombreuses techniques exigent un effort considérable d'acquisition et de calibration. Cette thèse propose une nouvelle méthode de détermination de la forme de la surface des objets transparents. La méthode est basée sur le chauffage locale de la surface et sur l'imagerie thermique. Tout d'abord, la surface de l'objet est chauffé avec une source laser. Une image thermique est acquis, et les coordonnées en pixels du point d'échauffement sont calculés. Ensuite, les coordonnées 3D de la surface sont déterminées en utilisant triangulation et l'étalonnage initial du système. Le processus est répété en déplaçant l'objet transparent pour reprendre sa forme de surface complète. Cette méthode est appelée "Scanning From Heating". Considérant le faisceau laser comme une source de chauffage point et la surface de l'objet localement plane à la zone d'impact, la méthode est utilisée pour obtenir les normales de la surface de l'objet, en plus des coordonnées 3D. Un prototype base sur cette méthode a été développé pendant la thèse. / Many practical tasks in industry, such as automatic inspection or robot vision, often require scanning of three-dimensional shapes with non-contact techniques. However, transparent objects, such as those made of glass, still pose difficulties for classical scanning techniques. The reconstruction of surface geometry for transparent objects is complicated by the fact that light is transmitted through, refracted and in some cases reflected by the surface. Current approaches can only deal relatively well with sub-classes of objects. The algorithms are still very specific and not generally applicable. Furthermore, many techniques require considerable acquisition effort and careful calibration. This thesis proposes a new method of determining the surface shape of transparent objects. The method is based on local surface heating and thermal imaging. First, the surface of the object is heated with a laser source. A thermal image is acquired, and pixel coordinates of the heated point are calculated. Then, the 3D coordinates of the surface are computed using triangulation and the initial calibration of the system. The process is repeated by moving the transparent object to recover its surface shape. This method is called Scanning From Heating. Considering the laser beam as a point heating source and the surface of the object locally flat at the impact zone, the Scanning From Heating method is extended to obtain the surface normals of the object, in addition to the 3D world coordinates. A scanner prototype based on Scanning From Heating method has been developed during the thesis.

La radiothérapie, qui représente un des traitements principaux des cancers, consiste à détruire les cellules tumorales par des radiations. Elle est délivrée sur plusieurs séances et nécessite une précision de plus en plus importante dans la localisation de la tumeur pour ne pas endommager les tissus sains avoisinants par des doses toujours plus élevées. Deux enjeux sont alors cruciaux : le positionnement quotidien du patient et le suivi de sa tumeur si celle-ci est mobile. Dans ce travail, nous abordons ces deux points en proposant tout d'abord un système de repositionnement précis et non irradiant. Ce système est composé de deux caméras temps de vol qui permettent une acquisition surfacique du patient à une fréquence pouvant atteindre les 50 Hz. Nous proposons ensuite une nouvelle approche de traitement prenant en compte les mouvements de la tumeur et des tissus sains tout en gardant à l'esprit que le temps de délivrance de traitement ne doit pas être trop augmenté. Nous combinons alors une irradiation par modulation d'intensité qui protège les tissus non tumoraux avec une irradiation délivrée sur une seule phase respiratoire. La nouveauté consiste ici à reproduire ce schéma sur plusieurs phases afin de stopper l'irradiation un minimum de temps par cycle respiratoire et donc d'achever la délivrance du traitement plus rapidement. Nous terminons par l'évaluation d'un modèle respiratoire créé et appliqué à nos données cliniques qui pourrait, couplé au système et au traitement proposés dans cette thèse, augmenter leurs performances en fournissant des informations anatomiques en temps réel. / Radiation therapy is one of the principal cancer treatments which uses radiations to kill cancerous cells. It is delivered over several days and requires an increasing tumor location accuracy in order irradiate well the tumor while protecting the surrounding healthy tissues. Therefore, we have to deal with two major issues: daily patient positioning and tumor motion management. As a first step, we propose an accurate non irradiant system for patient positioning. This system is composed of two times of flight cameras which acquire the patient surface at a frequency of 50 Hz. Then, we suggest a new treatment method that accounts for tumor and healthy tissue motion without increasing treatment duration. For this purpose, we combine an intensity modulated radiation therapy to the gating technique that delivers radiations on a unique respiratory phase. Our contribution consists on reproducing this scheme on several phases while increasing irradiation time efficiency. Finally, we evaluate a breathing model created and validated on our clinical datasets. This model, if coupled with our previous developments, could improve their accuracy by offering a real-time anatomical motion tracking.