La these concerne l'etude du controle dans un systeme integre de vision par ordinateur. La structure d'un tel systeme permet l'ajout et le retrait dynamique de traitements et de representations selon les types de scenes envisagees. Nous decomposons le probleme du controle en quatre sous-problemes definissant l'objectif a satisfaire (decision), les criteres de selection qui en decoulent (adaptation), l'action a executer en appliquant ces criteres de selection (commande) et les observations necessaires pour la resolution des sous-problemes precedents (observation). Afin d'offrir une architecture d'integration ouverte et flexible, nous utilisons une approche Multi-agents, repercutant ainsi les problemes de controle selon deux dimensions : controle individuel (interne a un agent) et controle social (gestion des interactions et de la resolution des agents). La structure de controle de chaque agent est organisee selon trois couches dediees respectivement a la resolution des problemes de decision, d'adaptation et de commande. Le controle social restreind les interactions possibles et les resolutions entreprises par chacun des agents. Des protocoles definissent l'enchainement des interactions. Ces deux notions s'inscrivent dans un modele de societe dans lequel sont aussi explicitees les trois couches resolvant les sous-problemes de controle. L'architecture proposee permet d'etudier le controle necessaire pour l'expression de modes de fonctionnement deliberatifs et reactifs au sein de chacun des agents et, d'autre part, d'integrer dynamiquement les modes de reconstruction et de reconnaissance au travers de la gestion des interactions. L'interet de cette approche est illustree au travers de realisations issues du systeme Vision As Process (VAP) developpe dans le cadre du projet Europeen BRA3038.

Cette these concerne la modelisation automatique d'objets polyedriques en vue d'une reconnaissance ulterieure de ces objets a partir d'une seule image. Lorsqu'on dispose de plusieurs images d'un objet a modeliser, le probleme consiste a determiner quelle information est necessaire pour une reconnaissance future de cet objet et comment cette information peut e^tre extraite des images. Nous envisageons deux types d'information. Tout d'abord, en se placant dans le cadre de la geometrie projective et de la theorie des invariants, nous montrons comment on peut extraire une information 3D numerique (coplanarite de points, birapports) caracteristique d'un objet, a partir de deux images appariees de celui-ci. Ensuite, nous proposons une methode d'extraction d'information visuelle a partir d'un ensemble d'images. Apres avoir apparie les images, on compare leur contenu, ce qui permet de les regrouper selon l'aspect de l'objet qu'elles representent. Chacun de ces aspects donne alors lieu a l'etablissement d'un modele qui regroupe l'information disponible a son propos. Les differents algorithmes proposes sont illustres sur des exemples d'images reelles ou synthetiques.

Cette thèse s'intéresse au probleme de la reconnaissance d'objets en présence d'une vaste base de modèles. L'indexation de modèles peut être décrite comme suit: étant donne un groupe d'indices image, extraire rapidement de la base de modèles, les modèles contenant le groupe d'indices. La combinatoire du paradigme classique d'appariement indices-modèles étant prohibitive dans ce cas, nous proposons une methode d'indexation par une technique de hachage de graphes. Nous décrivons d'abord les principes: codage d'image et des modelés sous une forme de graphes, gestion d'une base de modèles par tables hash-codees, comparaison de graphes sur la base de leur caractérisation polynomiale, accès a la base de modèles. Ensuite, nous décrivons le système mis en œuvre selon ces principes, et nous présentons quelques résultats d'expérimentation

Le travail est consacré à l'extraction de primitives dans des images tridimensionnelles obtenues par une caméra laser à triangulation. Les zones artéfactées de l'image, où l'information fournie est fausse, sont détectées. La recherche des arêtes des objets est abordée. Enfin, les méthodes d'extraction des faces planes sont analysées. En particulier la transformation de Hough a été mise en oeuvre et étudiée par les outils du traitement du signal: son support fréquentiel a été recherché afin d'optimiser son échantillonnage

L'un des objectifs de la vision par ordinateur est la restitution des caracteristiques tridimensionnelles d'objets a partir d'une ou plusieurs images de ces objets, soit pour determiner leur forme et leur position, soit pour les identifier. Les methodes classiques de positionnement s'appuient sur l'etalonnage prealable des cameras, technique delicate et parfois inutilisable, comme dans le cas de cameras mobiles. Nous montrons comment l'utilisation des proprietes de la geometrie projective permet d'eviter un etalonnage explicite et aboutit a un positionnement relatif des objets observes. Des experimentations sur des scenes reelles contenant des objets polyedriques simples permettent de valider la methode et d'evaluer la precision du positionnement obtenu. La multiplication des techniques utilisant les invariants projectifs, tant pour le positionnement que pour la reconnaissance, nous a ensuite conduit a etudier la stabilite de ces derniers en presence de bruit dans les images. Une etude theorique nous permet de proposer une mesure de similarite entre invariants projectifs, ainsi que des moyens pour identifier et filtrer les valeurs instables. Nous considerons ensuite differentes caracterisations des ensembles de cinq points coplanaires par des invariants projectifs et nous comparons leurs performances dans le cadre d'un processus de reconnaissance sur des donnees simulees et bruitees.

Dans ce travail, nous avons étudié deux problèmes fondamentaux de la vision : la restauration d'image dans la première partie, puis dans la deuxième partie l'agrandissement d' image. L'introduction de la première partie est une présentation des méthodes mathématiques de restauration d'image. En suite, nous présentons les différents travaux théoriques établis sur le modèle de Malik et Perona et son lien avec la doctrine de détection de bord. Ceci nous conduit au choix du modèle que nous étudions dans la suite. Pour ce modèle nous prouvons en petits temps et en toutes dimensions, existence et unicité d'une solution classique. Ensuite, en dimensions un et deux, nous construisons un schéma numérique dont nous prouvons la convergence vers une solution faible. Nous clôturons cette partie par illustrer quelques exemples d'application du modéle. Dans la deuxième partie nous abordons le problème de l'agrandissement des images. Après avoir exposé les méthodes qui existent dans la littérature, nous proposons une approche basée sur l'analyse géométrique de l'image. Nous utilisons ensuite la théorie des solutions de viscosité pour prouver que le modèle proposé est bien posé. Enfin nous discutons de la résolution numérique du modèle et nous présentons quelques exemples d'applications.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. Nous nous intéressons dans un premier temps à la conception d'une architecture matérielle adaptée aux problématiques de la reconstruction 3D et de la navigation autonome. Le calibrage d'un système de vision est une étape indispensable dès lors que celui-ci est destiné à effectuer des mesures sur son environnement. Cette phase consiste à modéliser le système pour établir la relation mathématique liant les points 3D et leurs projections dans les images. Après une discussion sur le choix du modèle, nous présentons une méthodologie pour estimer les paramètres du modèle retenu. La structure stéréoscopique du capteur que nous avons développé rend possible la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement sans déplacement. Nous proposons donc des algorithmes permettant la reconstruction dense de l'environnement, ainsi que des algorithmes de détection de primitives dans les images omnidirectionnelles. Lorsque le capteur est en mouvement, nous exploitons ses déplacements pour enrichir le modèle 3D. Notre principale contribution porte sur le développement d'un algorithme d'ajustement de faisceaux pour les capteurs stéréoscopiques omnidirectionnels qui permet d'obtenir une estimation des déplacements en ne nécessitant que des données visuelles.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine de la vision pour la robotique. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à l'exploitation du champ de vu des caméras panoramiques dans le cadre de l'asservissement visuel. En effet, l'asservissement visuel consiste à intégrer des informations issues d'une ou de plusieurs caméras, dans la boucle de commande des systèmes robotiques. Les approches classiques d'asservissement visuel sont basées sur la régulation à zéro du signal d'erreur entre les mesures visuelles courantes et désirées. Lorsque la configuration souhaitée est très éloignée de la configuration initiale, les informations visuelles peuvent sortir du champ de vu de la caméra. L'utilisation d'une caméra panoramique permet naturellement de réduire les sorties de champ de vu. Nous proposons, à cette fin, des outils adéquats pour la modélisation géométrique et cinématique des informations extraites de l'image panoramique. Nous présentons dans un premier temps les méthodologies pour obtenir une transformation homographique à partir des images panoramiques d'un ensemble d'informations visuelles de type point et droite. Nous montrons également qu'il est possible d'utiliser les droites polaires associées aux droites projetées (des coniques) pour procéder à une simple estimation du point principal et de là à une reconstruction projective. Ensuite, nous présentons des schémas de commande qui utilisent des informations visuelles de natures 2D (asservissement visuel 2D) et mixte (asservissement visuel hybride). Les nouvelles approches hybrides que nous proposons permettent de découpler complètement les vitesses de translation de celles de rotation. Les schémas de commande proposés (2D et hybrides) ont été validés en simulation et sur un robot cartésien à 6 degrés de liberté. Nous présentons aussi une approche de commande de robot mobile non holonome pour le suivi de droite à partir des mesures extraites des images panoramiques.

La recherche de modèles d'intérêt contenus dans des s'séquences de vues multiples d'une scène reste l'un des principaux problèmes de la vision par ordinateur actuellement. En dépit des grands progrès observés au cours des 40 dernières années, la vision par ordinateur ne parvient pas encore à répondre adéquatement quant à la manière d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt dans des scènes pour lesquelles un ou plusieurs objet(s) sont vus depuis différents points de vue. Afin de surmonter ce problème, cette thèse propose de nouveaux algorithmes et prototypes capables de caractériser, d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt en séquences avec des vues multiples de manière non calibrée, c'est-'a-dire sans connaissance à priori de la position du/des objet(s) par rapport ła (aux) caméra(s). Le travail réalisé s'articule autour de trois axes, divis'es en six articles qui constituent le corps de la thèse. (1) L'analyse de correspondances point par point à travers de marqueurs explicites et implicites sur les objets. (2) L'estimation de correspondances point par point 'a travers de multiples relations géométriques indépendantes du/des objet(s) qui composent la scène. (3) La prédiction du flux dynamique du déplacement généré par le mouvement de la caméra autour de l'objet. L'objectif principal de cette thèse est d'appuyer la prise de décision 'a travers d'une analyse dynamique et/ou géométrique du mouvement du/des objet(s) ou de la (des) caméra(s) pendant que ceux-ci se déplacent. Grâce à cette analyse, il est possible d'accroitre l'information sur la scène et l'(les) objet(s) 'a travers d'un processus inférentiel spécifique pour chaque cas. Il ressort des thématiques exposées qu'il est possible, par exemple, d'assister le processus d'inspection réalisé par un opérateur humain, de déterminer la qualité d'un produit de manière autonome, ou d'exécuter une action spécifique dans un acteur robotique. Bien que ces thématiques présentent des approches différentes, celles-ci ont le même ensemble de pas en ce qui concerne: (1) la détermination de la relation de correspondance de points ou de régions sur plusieurs images, (2) la détermination de la relation géométrique et/ou dynamique existante entre les correspondances estimées précédemment, (3) l'inférence de nouvelles relations sur les points dont la correspondance est inconnue en vue de caractériser le mouvement. Les variations les plus fortes correspondent 'a la manière dont la correspondance est estimée; au calcul de la dynamique et la géométrie entre les points correspondants; et enfin 'a la manière dont nous inférons une action particulière suite 'a un mouvement spécifique. Parmi les principaux résultats, on trouve le développement d'une méthodologie d'inspection non calibrée 'a vues multiples appliquée 'a l'analyse de la qualité des jantes de véhicules, le développement d'un prototype fonctionnel appliqué à l'inspection des cols de bouteilles de vin, une méthodologie de correspondance point par point géométrique capable de résoudre le problème de correspondance en deux et trois vues pour tout point d'intérêt, et enfin la reconnaissance de l'intention humaine pour les tâches de 'grasping' 'a travers de l'analyse du mouvement des yeux et de la main. 'A l'avenir, il restera encore 'a analyser les correspondances dynamiques 'a travers de caractéristiques invariantes, employer des méthodes d'analyse géométriques en séquences d'images radiologiques, et utiliser des modèles de détection d'intentions pour évaluer la qualité des objets.

Cette thèse développe une approche basée sur la géométrie projective pour analyser et traiter des séquences d'images obtenues avec une caméra mobile. Les dérivations et démonstrations sont faites sans supposer qu'une information a priori est disponible sur les images, que ce soit sur le mouvement de la caméra ou sur leurs paramètres intrinsèques, comme la distance focale ou les points principaux. Il peut<br />même s'agir de caméras différentes. La seule hypothèse est que la scène est rigide.