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.

De nombreux domaines concernant le comportement mécanique des matériaux posent le problème de la mesure des déplacements ou des déformations. Pour ce type de mesure, les méthodes optiques se sont largement imposées en raison de leur caractère non intrusif, de leur grande résolution spatiale, de leur sensibilité élevée, de l'importance du champ examiné à tout instant et des progrès de l'informatique qui permet le traitement automatique d'un grand volume d'information.<br /><br />Dans ce contexte, nous avons développé un système de mesure de formes 3D ou de champs de déplacements 3D par stéréovision (en particulier par stéréo-corrélation).<br /><br />Cette technique permet : (1) la mesure de la forme 3D d'un objet à partir d'une simple paire d'images stéréoscopiques de l'objet, (2) la mesure de champs de déplacements 3D à partir d'au moins 2 paires d'images correspondant à différents instants de déformation de l'objet (en général analyse d'une séquence de paires d'images acquises en cours de déformation).<br /><br />Les points développés dans la thèse sont : le calibrage fort d'une caméra ou d'un capteur de vision stéréoscopique, la reconstruction 3D par stéréovision (en particulier par stéréo-corrélation), la mesure de champs de déplacements 3D à partir du couplage de la stéréo-corrélation et du suivi de pixels dans une séquence d'images par corrélation. Compte tenu de la finalité métrologique de ces travaux, nous accordons une attention toute particulière à la précision des méthodes mises en oeuvre (qualité du calibrage, qualité de la mise en correspondance des images, corrélation subpixel,...).<br /><br />Ces travaux ont été appliqués à l'emboutissage de tôles minces (mesure de formes 3D d'emboutis et mesure de champs de déformations à la surface d'emboutis 3D), à la mise en forme de polymères (mesure de champs de déplacements 3D sur des membranes en élastomère soufflées), et à l'étude du comportement mécanique de bétons réfractaires renforcés de fibres métalliques (mesure de champs de déplacements 3D lors d'essais de traction).

L'objectif de cette thèse est de proposer une solution au problème de la constance des couleurs entre les images d'une même scène acquises selon un même point de vue ou selon différents points de vue. Ce problème constitue un défi majeur en vision par ordinateur car d'un point de vue à l'autre, on peut être confronté à des variations des conditions d'éclairage (spectre de l'éclairage, intensité de l'éclairage) et des conditions de prise de vue (point de vue, type de caméra, paramètres d'acquisition tels que focus, exposition, balance des blancs, etc.). Ces variations induisent alors des différences d'apparence couleur entre les images acquises qui touchent soit sur l'ensemble de la scène observée soit sur une partie de celle-ci. Dans cette thèse, nous proposons une solution à ce problème qui permet de modéliser puis de compenser, de corriger, ces variations de couleur à partir d'une méthode basée sur quatre étapes : (1) calcul des correspondances géométriques à partir de points d'intérêt (SIFT et MESR) ; (2) calculs des correspondances couleurs à partir d'une approche locale; (3) modélisation de ces correspondances par une méthode de type RANSAC; (4) compensation des différences de couleur par une méthode polynomiale à partir de chacun des canaux couleur, puis par une méthode d'approximation linéaire conjuguée à une méthode d'estimation de l'illuminant de type CAT afin de tenir compte des intercorrélations entre canaux couleur et des changements couleur dus à l'illuminant. Cette solution est comparée aux autres approches de l'état de l'art. Afin d'évaluer quantitativement et qualitativement la pertinence, la performance et la robustesse de cette solution, nous proposons deux jeux d'images spécialement conçus à cet effet. Les résultats de différentes expérimentations que nous avons menées prouvent que la solution que nous proposons est plus performante que toutes les autres solutions proposées jusqu'alors / The objective of this thesis is to propose a solution to the problem of color consistency between images originate from the same scene irrespective of acquisition conditions. Therefore, we present a new color mapping framework that is able to compensate color differences and achieve color consistency between views of the same scene. Our proposed, new framework works in two phases. In the first phase, we propose a new method that can robustly collect color correspondences from the neighborhood of sparse feature correspondences, despite the low accuracy of feature correspondences. In the second phase, from these color correspondences, we introduce a new, two-step, robust estimation of the color mapping model: first, nonlinear channel-wise estimation; second, linear cross-channel estimation. For experimental assessment, we propose two new image datasets: one with ground truth for quantitative assessment; another, without the ground truth for qualitative assessment. We have demonstrated a series of experiments in order to investigate the robustness of our proposed framework as well as its comparison with the state of the art. We have also provided brief overview, sample results, and future perspectives of various applications of color mapping. In experimental results, we have demonstrated that, unlike many methods of the state of the art, our proposed color mapping is robust to changes of: illumination spectrum, illumination intensity, imaging devices (sensor, optic), imaging device settings (exposure, white balance), viewing conditions (viewing angle, viewing distance)

Cette thèse traite de l’utilisation de la couleur en vision par ordinateur. Deux problèmes sont étudiés : - l’estimation d’illuminants, - la mise en correspondance de descripteurs locaux pour la comparaison d’images couleur. Les surfaces achromatiques renvoient un spectre lumineux ayant la même distribution fréquentielle que le spectre de l’illuminant. Les détecter permet donc de recouvrer l'illuminant. En supposant que l’ensemble des couleurs que peut prendre un illuminant est limité (équation de Planck), il est possible de sélectionner les pixels appartenant à une surface potentiellement grise. Une méthode de vote est alors appliquée, permettant de sélectionner un ou plusieurs illuminants. L’algorithme final possède de nombreux avantages : il est efficace, intuitif, ne nécessite pas de phase d’apprentissage et requiert peu de paramètres, qui s’avèrent stables. De plus, la méthode de vote permet de s’adapter aux cas où plusieurs sources lumineuses éclairent la scène photographiée. Les descripteurs locaux sont des outils puissants pour comparer les images. Cependant, le rôle de la couleur dans l’étape d’appariement a fait l’objet de peu d’études. Le problème principal que nous considérons ici est celui de l’apport de la couleur pour l’appariement de descripteurs locaux. Un usage local de la couleur permet-il de désambiguïser les situations où la luminance seule est insuffisante ? Et si oui, dans quelles proportions ? Nous proposons quatre descripteurs permettant de décrire de manière détaillée le contexte local de points clés dans l’optique de les apparier. Les expériences proposées montrent clairement l’apport de la couleur pour la mise en correspondance locale. / This thesis addresses the use of color in image processing and computer vision. Two problems are studied: - illuminant estimation, - local descriptors matching for color images comparison. Achromatic surfaces are defined as surfaces reflecting a spectrum with the same frequency dsitribution than the illuminant. Consequently, revovering these surfaces allows to estimate the illuminant. Assuming that the range of colors taken by an illuminant is limited (Planck equation), it is possible to select the pixels belonging to a potentially gray surface. A voting procedure is then applied to select one or more illuminants. The proposed algorithm has many advantages: it is effective, intuitive, does not rely on a learning phase and requires only few parameters. In addition, the voting procedure can be adapted to handle cases where multiple light sources of different colors illuminate the scene. Local descriptors are powerful tools to compare images. However, few studies concern the influence of color in the matching step. The main problem that we consider here is the contribution of the color matching of local descriptors. Does the local use of color allow to disambiguate situations where the luminance alone is insufficient ? And if so, how much? We propose four descriptors to precisely describe the local context of key points in the matching step. The main idea developed here is that accurate information can only be obtained by describing both the color distributions and transitions between colors. The many experiences presented clearly show the positive contribution of color to the reliability of the local matching.

L’appariement d’images est un sujet central de recherche en vision par ordinateur. La recherche sur cette problématique s’est longuement concentrée sur ses aspects optiques, mais ses aspects géométriques ont reçu beaucoup moins d’attention. Cette thèse promeut l’utilisation de la géométrie pour compléter les informations optique dans les tâches de mise en correspondance d’images. Tout d’abord, nous nous penchons sur les méthodes globales pour lesquelles les occlusions et arêtes vives posent des défis. Dans ces scenarios, le résultat est fortement dépendant de la contribution du terme de régularisation. À l'aide d’une caractérisation géométrique de ce comportement, nous formulons une méthode d’appariement qui dirige les lignes de la grille loin des régions problématiques. Bien que les méthodes variationnelles fournissent des résultats qui se comportent bien en général, les méthodes locales basées sur la propagation de correspondances fournissent des résultats qui s’adaptent mieux à divers structures 3D mais au détriment de la cohérence globale de la surface reconstruite. Par conséquent, nous présentons une nouvelle méthode de propagation guidée par des reconstructions locales de surface / AbstractImage matching is a central research topic in computer vision which has been mainly focused on optical aspects. The aim of the work presented herein consists in the direct use of geometry to complement optical information in the tasks of 2D matching. First, we focus on global methods based on the calculus of variations. In such methods occlusions and sharp features raise difficult challenges. In these scenarios only the contribution of the regularizer accounts for results. Based on a geometric characterization of this behaviour, we formulate a variational matching method that steers grid lines away from problematic regions. While variational methods provide well behaved results, local methods based on match propagation provide results that adapt closely to varying 3D structures although choppy in nature. Therefore, we present a novel method to propagate matches using local information about surface regularity correcting 3D positions along with corresponding 2D matchings

Depuis quelques années, la complexité croissante de besoins informatiques dans tous les domaines de recherche scientifique et technique exige une puissance de calcul sans cesse plus importante. Dans ce contexte, le calcul parallèle apparaît comme un outil vital qui permet d'exploiter la capacité de calcul de plusieurs microprocesseurs travaillant ensemble. Le domaine auquel le calcul parallèle sera appliqué dans cette thèse est celui de l'imagerie, plus spécifiquement la synthèse d'images à partir d'images réelles. Pour permettre la création de nouvelles vues virtuelles à partir de scènes réelles, une des étapes les plus coûteuses en temps de calcul est la phase d'appariement des images. Il s'agit de la formation de paires de pixels qui représentent le même point sur les surfaces de deux images source. Le problème principal que nous cherchons à résoudre dans cette thèse est la proposition d'une version parallèle pour l'algorithme d'appariement quasi-dense (aussi appelé algorithme de propagation) d'images qui est basé sur une stratégie adaptative globale. Cette version doit être capable de préserver la qualité du résultat final obtenu par la version séquentielle de l'algorithme de propagation tout en réduisant le temps d'exécution dans un contexte de programmation orienté vers les grappes de processeurs.