Les activités basées sur l'exploitation de données vidéo se sont développées de manière fulgurante ces dernières années. En effet, non seulement avons-nous assisté à une démocratisation de certaines de ces activités, telles que la vidéo-surveillance, mais également à une diversification importante des applications opérationnelles (e.g. suivi de ressources naturelles, reconnaissance aérienne et bientôt satellite). Cependant, le volume de données vidéo généré est aujourd'hui astronomique et l'efficacité des activités correspondantes est limitée par le coût et la durée nécessaire à l'interprétation humaine de ces données vidéo. Par conséquent, l'analyse automatique de flux vidéos est devenue une problématique cruciale pour de nombreuses applications. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse s'inscrivent dans ce contexte, et se concentrent plus spécifiquement sur l'analyse automatique de vidéos aériennes. En effet, outre le problème du volume de données, ce type de vidéos est particulièrement difficile à exploiter pour un analyste image, du fait des variations de points de vue, de l'étroitesse des champs de vue, de la mauvaise qualité des images, etc. Pour aborder ces difficultés, nous avons choisi de nous orienter vers un système semi-automatique permettant d'assister l'analyste image dans sa tâche, en suggérant des zones d'intérêt potentiel par détection de changements. Plus précisément, l'approche développée dans le cadre de cette thèse cherche à exploiter les données disponibles au maximum de leur potentiel, afin de minimiser l'effort requis pour l'utilisateur et de maximiser les performances de détection. Pour cela, nous effectuons une modélisation tridimensionnelle des apparences observées dans les vidéos de référence. Cette modélisation permet ensuite d'effectuer une détection en ligne des changements significatifs dans une nouvelle vidéo, en identifiant les déviations d'apparence par rapport aux modèles de référence. Des techniques spécifiques ont également été proposées pour effectuer l'estimation des paramètres d'acquisition ainsi que l'atténuation des effets de l'illumination. De plus, nous avons développé plusieurs techniques de consolidation permettant d'exploiter la connaissance a priori relative aux changements à détecter. L'intérêt de notre approche de détection de changements est démontré dans ce manuscrit de thèse, par la présentation des résultats issus de son évaluation minutieuse et systématique. Cette évaluation a été effectuée à l'aide de données réelles et synthétiques permettant d'analyser, d'une part la robustesse de l'approche par rapport à des perturbations réalistes (e.g. bruit, artefacts de compression, apparences et effets complexes, etc), et d'autre part la précision des résultats en conditions contrôlées.

Dans le contexte de la reconnaissance de forme et de l'observation de similarité d'un objet parmi d'autres, les caractéristiques de forme extraites de son image sont des outils puissants. En effet la forme de l'objet est habituellement et fortement liée à sa fonctionnalité et son identité. S'appuyant sur cette forme, un éventail de méthodes par extraction de caractéristiques et mesures de similarité a été proposé dans la littérature. De nombreuses et diverses applications sont susceptibles d'utiliser ces caractéristiques de forme. L'invariance géométrique et la résistance aux déformations sont des propriétés importantes que doivent posséder ces caractéristiques et mesures de similarité. Dans cette thèse, trois nouveaux descripteurs de forme sont développés. Les deux premiers, celui par différence de surfaces et contrôlée par l'échelle (SCAD) et celui correspondant au vecteur de surfaces partielles normalisées (NPAV), sont fondés sur une normalisation "iso-surface" (IAN). SCAD est un vecteur dont les éléments sont les différences de surface entre les principaux segments du contour original et contour filtré. Ces segments sont définis par des ensembles de points entre chaque paire de points de courbure nulle, relative au contour filtré et au contour original. En nous appuyant sur deux théorèmes que nous proposons et en prenant en considération surface partielle, transformée affine et filtrage linéaire, nous avons défini le second descripteur, NPAV. Nous prouvons alors, que pour tout contour filtré linéairement, la surface d'un triangle, dont les sommets sont le barycentre du contour et une paire de points successifs sur le contour normalisé, reste linéaire sous toutes les transformations affines. Ainsi est établie une relation entre filtrage et transformation affine. Les deux descripteurs SCAD et NPAV ont la propriété d'invariance aux transformations affines. Comparant les deux approches SCAD et NPAV, SCAD s'avère plus compact que NPAV mais les performances de NPAV sont meilleures que celles de SCAD. La dernière approche proposée est la représentation par "contexte des cordes". Cette représentation décrit une distribution des longueurs de cordes selon une orientation. L'histogramme représentant ce contexte des cordes est compacté et normalisé dans une matrice caractéristique. Une mesure de similarité est alors définie sur cette matrice. La méthode proposée est insensible à la translation, à la rotation et au changement d'échelle; de plus, elle s'avère robuste aux faibles occultations, aux déformations élastiques et au bruit. En outre, son évaluation sur des objets réels souligne tous ses atouts dans le contexte des applications de la vision. Ces nouveaux descripteurs de forme proposés sont issus d'une recherche et d'études menées sur une quarantaine de techniques de la littérature. Contrairement à la classification traditionnelle, ici, les approches de descripteurs de forme sont classées selon leurs approches de traitement: ceci facilite ainsi le choix du traitement approprié. Une description et une étude de ces approches est ici fournie, et nous reprenons certaines d'entre elles dans une évaluation comparative avec les nôtres et ce sur différentes bases de données

Le système ostéocytaire soulève un intérêt croissant depuis quelques années car il est joue un rôle important dans l'adaptation de l'os. Le système ostéocytaire est inclus dans un réseau poreux dénommé le réseau lacuno-canaliculaire (LCN). L’observation du système ostéocytaire est difficile car les ostéocytes sont profondément enfouies dans la matrice osseuse et difficilement accessible par les techniques optiques. Récemment l’équipe de Creatis a montré la faisabilité d’imager le LCN en 3D grâce à la micro tomographie par rayonnement synchrotron. Toutefois, il n’existe actuellement pas de méthodes d’analyse permettant de quantifier, de façon automatique, le réseau lacuno-canaliculaire en 3D. L’objectif de cette thèse était de développer des méthodes d’analyse d’images permettant d’extraire des paramètres quantitatifs sur le réseau lacuno-canaliculaire. La première partie, consacrée à l’état de l’art. Le chapitre 1 présente les objectifs de ce travail. Le chapitre 2 rappelle les éléments de base sur le tissu osseux et présente les caractéristiques du réseau lacuno-canaliculaire. Le chapitre 3 présente les différentes méthodes d’imagerie utilisées jusqu’à présent pour étudier le réseau lacuno-canaliculaire. Le chapitre 4 présente l’état de l’art sur les paramètres qui sont classiquement utilisés pour caractériser le réseau lacuno-canaliculaire. La seconde partie est consacrée aux contributions de ce travail. Le chapitre 5 présente les deux systèmes expérimentaux de l’ESRF sur lesquels des images d’échantillons osseux ont été acquises. Le chapitre 6 décrit la méthode développée pour la quantification des lacunes ostéocytaires à partir d’images à l’échelle micrométrique. Elle propose de calculer des paramètres issus des moments géométriques ainsi que des paramètres basés sur la notion de volumes intrinsèques. Les méthodes sont appliquées à une série de 13 échantillons acquis en collaboration avec le Laboratoire d’Imagerie Paramétrique, Paris. Les résultats obtenus sont comparés et discutés par rapport à ceux de la littérature. Le chapitre 7 décrit la quantification des canalicules reliant les ostéocytes à partir d’images à l’échelle sous-micrométrique. En particulier, nous nous sommes intéressées à estimer le nombre de canalicules issues d’une lacune ostéocytaire, paramètre encore jamais mesuré en 3D. L’évolution de ce paramètre en fonction de la distance au centre de la lacune a permis de mettre en évidence et de quantifier la ramification des canalicules. Le chapitre 8 propose l’application des méthodes développées à une série d’échantillons acquis en collaboration le groupe de Sharmila Majumdar à l’université de San Francisco. Dans ce chapitre, nous avons travaillé sur une nouvelle méthode de segmentation du réseau lacuno-canaliculaire basée sur une méthode de chemins géodésiques. Les premiers résultats acquis sur 8 échantillons humains d’âges différents sont présentés. Finalement, le chapitre 9 conclut ce travail et présente des perspectives. / The osteocyte system has raised increasing interest in the recent years, since it is hypothesized to play an important role in orchestrating bone adaptation through mechanosensation and bone mechanotransduction mechanism. The osteocytes are deeply buried within the bone matrix, where their bodies are encysted in cavities called lacunae and their stellular processes are enclosed in tunnels called canaliculi. Together, they formed the lacuno-canalicular network (LCN). The geometry of the LCN is of importance since it is supposed to potentially affect and reflect the viability of the osteocyte and is supposed to be related to biomechanical constraints at the cell level. However, studying the LCN is quite challenging, due to limitations in an ideal imaging modality and the lack of quantitative analysis tools. In this thesis, we propose computational efficient and automated methods to quantify the 3D morphological properties of the LCN from synchrotron radiation (SR) micro / nano-CT images. For image acquisition, we used the SR micro/nano-CT setups installed on beamlines ID19 and ID22 at ESRF. A series of human cortical samples were imaged with spatial resolutions ranging between 3.5 µm to 60 nm. For the 3D assessment of lacunae, we used an image moment-based approach to calculate the volume, length, width, height and anisotropy of each osteocyte lacuna. We employed a fast algorithm to further calculate the surface area, the Euler number and the SMI of each lacuna. Validation of segmentation and experimental results on 13 bone samples are presented. For the 3D assessment of canaliculi, we propose a method to quantify the canalicular ramification around each lacuna. After segmentation, our method first labels each lacuna from the LCN. Then, a signature of the numbers of canaliculi at different distances from the lacunar surface is estimated through the calculation of topological parameters. Validation of this method and statistical results a large 3D SR micro-CT image of a human femoral bone sample are reported. We also improved the segmentation of the canaliculi and illustrated the feasibility of the application on a series of bone samples. We investigated a segmentation approach based on minimum cost paths and geodesic voting. A parallel computation scheme was implemented to reduce the computation times. The LCN was characterized by using the previous methods. Besides, we introduced the parameters from the Voronoi tessellation. Statistical results are reported on 8 large 3D micro-CT images, including around a hundred lacunae and the canaliculi. Future works will concern the improvement of canaliculi segmentation of from images at 300 nm as well as its evaluation and further characterization of LCN from SR CT images at both 300 nm and 50 nm. This work opens many perspectives for a better knowledge of the physiopathology of bone at the cellular scale.

Les systèmes de vision artificielle sont de plus en plus présents en contexte routier. Ils sont installés sur l'infrastructure, pour la gestion du trafic, ou placés à l'intérieur du véhicule, pour proposer des aides à la conduite. Dans les deux cas, les systèmes de vision artificielle visent à augmenter la sécurité et à optimiser les déplacements. Une revue bibliographique retrace les origines et le développement des algorithmes de vision artificielle en contexte routier. Elle permet de démontrer l'importance des descripteurs d'images dans la chaîne de traitement des algorithmes. Elle se poursuit par une revue des descripteurs d'images avec une nouvelle approche source de nombreuses analyses, en les considérant en parallèle des applications finales. En conclusion, la revue bibliographique permet de déterminer quels sont les descripteurs d'images les plus représentatifs en contexte routier. Plusieurs bases de données contenant des images et les données météorologiques associées (ex : pluie, brouillard) sont ensuite présentées. Ces bases de données sont innovantes car l'acquisition des images et la mesure des conditions météorologiques sont effectuées en même temps et au même endroit. De plus, des capteurs météorologiques calibrés sont utilisés. Chaque base de données contient différentes scènes (ex: cible noir et blanc, piéton) et divers types de conditions météorologiques (ex: pluie, brouillard, jour, nuit). Les bases de données contiennent des conditions météorologiques naturelles, reproduites artificiellement et simulées numériquement. Sept descripteurs d'images parmi les plus représentatifs du contexte routier ont ensuite été sélectionnés et leur robustesse en conditions de pluie évaluée. Les descripteurs d'images basés sur l'intensité des pixels ou les contours verticaux sont sensibles à la pluie. A l'inverse, le descripteur de Harris et les descripteurs qui combinent différentes orientations sont robustes pour des intensités de pluie de 0 à 30 mm/h. La robustesse des descripteurs d'images en conditions de pluie diminue lorsque l'intensité de pluie augmente. Finalement, les descripteurs les plus sensibles à la pluie peuvent potentiellement être utilisés pour des applications de détection de la pluie par caméra.Le comportement d'un descripteur d'images en conditions météorologiques dégradées n'est pas forcément relié à celui de la fonction finale associée. Pour cela, deux détecteurs de piéton ont été évalués en conditions météorologiques dégradées (pluie, brouillard, jour, nuit). La nuit et le brouillard sont les conditions qui ont l'impact le plus important sur la détection des piétons. La méthodologie développée et la base de données associée peuvent être utilisées à nouveau pour évaluer d'autres fonctions finales (ex: détection de véhicule, détection de signalisation verticale).En contexte routier, connaitre les conditions météorologiques locales en temps réel est essentiel pour répondre aux deux enjeux que sont l'amélioration de la sécurité et l'optimisation des déplacements. Actuellement, le seul moyen de mesurer ces conditions le long des réseaux est l'installation de stations météorologiques. Ces stations sont coûteuses et nécessitent une maintenance particulière. Cependant, de nombreuses caméras sont déjà présentes sur le bord des routes. Une nouvelle méthode de détection des conditions météorologiques utilisant les caméras de surveillance du trafic est donc proposée. Cette méthode utilise des descripteurs d'images et un réseau de neurones. Elle répond à un ensemble de contraintes clairement établies afin de pouvoir détecter l'ensemble des conditions météorologiques en temps réel, mais aussi de pourvoir proposer plusieurs niveaux d'intensité. La méthode proposée permet de détecter les conditions normales de jour, de nuit, la pluie et le brouillard. Après plusieurs phases d'optimisation, la méthode proposée obtient de meilleurs résultats que ceux obtenus dans la littérature, pour des algorithmes comparables. / Computer vision systems are increasingly being used on roads. They can be installed along infrastructure for traffic monitoring purposes. When mounted in vehicles, they perform driver assistance functions. In both cases, computer vision systems enhance road safety and streamline travel.A literature review starts by retracing the introduction and rollout of computer vision algorithms in road environments, and goes on to demonstrate the importance of image descriptors in the processing chains implemented in such algorithms. It continues with a review of image descriptors from a novel approach, considering them in parallel with final applications, which opens up numerous analytical angles. Finally the literature review makes it possible to assess which descriptors are the most representative in road environments.Several databases containing images and associated meteorological data (e.g. rain, fog) are then presented. These databases are completely original because image acquisition and weather condition measurement are at the same location and the same time. Moreover, calibrated meteorological sensors are used. Each database contains different scenes (e.g. black and white target, pedestrian) and different kind of weather (i.e. rain, fog, daytime, night-time). Databases contain digitally simulated, artificial and natural weather conditions.Seven of the most representative image descriptors in road context are then selected and their robustness in rainy conditions is evaluated. Image descriptors based on pixel intensity and those that use vertical edges are sensitive to rainy conditions. Conversely, the Harris feature and features that combine different edge orientations remain robust for rainfall rates ranging in 0 – 30 mm/h. The robustness of image features in rainy conditions decreases as the rainfall rate increases. Finally, the image descriptors most sensitive to rain have potential for use in a camera-based rain classification application.The image descriptor behaviour in adverse weather conditions is not necessarily related to the associated final function one. Thus, two pedestrian detectors were assessed in degraded weather conditions (rain, fog, daytime, night-time). Night-time and fog are the conditions that have the greatest impact on pedestrian detection. The methodology developed and associated database could be reused to assess others final functions (e.g. vehicle detection, traffic sign detection).In road environments, real-time knowledge of local weather conditions is an essential prerequisite for addressing the twin challenges of enhancing road safety and streamlining travel. Currently, the only mean of quantifying weather conditions along a road network requires the installation of meteorological stations. Such stations are costly and must be maintained; however, large numbers of cameras are already installed on the roadside. A new method that uses road traffic cameras to detect weather conditions has therefore been proposed. This method uses a combination of a neural network and image descriptors applied to image patches. It addresses a clearly defined set of constraints relating to the ability to operate in real-time and to classify the full spectrum of meteorological conditions and grades them according to their intensity. The method differentiates between normal daytime, rain, fog and normal night-time weather conditions. After several optimisation steps, the proposed method obtains better results than the ones reported in the literature for comparable algorithms.

Chaque année, plus de 5 millions de personne à travers le monde deviennent hémiplégiques suite à un accident vasculaire cérébral. Ce soudain déficit neurologique conduit bien souvent à une perte partielle ou totale de la station debout et/ou à la perte de la capacité de déambulation. Dans l’optique de proposer de nouvelles solutions d’assistance situées entre le fauteuil roulant et le déambulateur, cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR TECSAN VHIPOD « véhicule individuel de transport en station debout auto-équilibrée pour personnes handicapées avec aide à la verticalisation ». Dans ce contexte, ces travaux de recherche apportent des éléments de réponse à deux problématiques fondamentales du projet : l’assistance au passage assis-debout (PAD) des personnes hémiplégiques et le déplacement à l’aide d’un véhicule auto-équilibré à deux roues. Ces problématiques sont abordées du point de vue de la robotique avec comme question centrale : peut-on utiliser l’approche Takagi-Sugeno (TS) pour la synthèse d’une commande ? Dans un premier temps, la problématique de mobilité des personnes handicapées a été traitée sur la base d’une solution de type gyropode. Des lois de commande basées sur les approches TS standard et descripteur ont été proposées afin d’étudier la stabilisation des gyropodes dans des situations particulières telles que le déplacement sur un terrain en pente ou le franchissement de petites marches. Les résultats obtenus ont non seulement permis d’aboutir à un concept potentiellement capable de franchir des obstacles, mais ils ont également permis de souligner la principale difficulté liée à l’applicabilité de l’approche TS en raison du conservatisme des conditions LMIs (inégalités matricielles linéaires). Dans un second temps, un banc d’assistance au PAD à architecture parallèle a été conçu. Ce type de manipulateur constitué de multiples boucles cinématiques présente un modèle dynamique très complexe (habituellement donné sous forme d’équations différentielles ordinaires). L’application de lois de commande basées sur l’approche TS est souvent vouée à l’échec compte tenu du grand nombre de non-linéarités dans le modèle. Afin de remédier à ce problème, une nouvelle approche de modélisation a été proposée. À partir d’un jeu de coordonnées bien particulier, le principe des puissances virtuelles est utilisé pour générer un modèle dynamique sous forme d’équations algébro-différentielles (DAEs). Cette approche permet d’aboutir à un modèle quasi-LPV où les seuls paramètres variants représentent les multiplicateurs de Lagrange issus de la modélisation DAE. Les résultats obtenus ont été validés en simulation sur un robot parallèle à 2 degrés de liberté (ddl) puis sur un robot parallèle à 3 ddl développé pour l’assistance au PAD. / Every year more than 5 million people worldwide become hemiplegic as a direct consequence of stroke. This neurological deficiency, often leads to a partial or a total loss of standing up abilities and /or ambulation skills. In order to propose new supporting solutions lying between the wheelchair and the walker, this thesis comes within the ANR TECSAN project named VHIPOD “self-balanced transporter for disabled persons with sit-to-stand function”. In this context, this research provides some answers for two key issues of the project : the sit-to-stand assistance (STS) of hemiplegic people and their mobility through a two wheeled self-balanced solution. These issues are addressed from a robotic point of view while focusing on a key question : are we able to extend the use of Takagi-Sugeno approach (TS) to the control of complex systems ? Firstly, the issue of mobility of disabled persons was treated on the basis of a self-balanced solution. Control laws based on the standard and descriptor TS approaches have been proposed for the stabilization of gyropod in particular situations such as moving along a slope or crossing small steps. The results have led to the design a two-wheeled transporter which is potentially able to deal with the steps. On the other hand, these results have also highlighted the main challenge related to the use of TS approach such as the conservatisms of the LMIs constraints (Linear Matrix Inequalities). In a second time, a test bench for the STS assistance based on parallel kinematic manipulator (PKM) was designed. This kind of manipulator characterized by several closed kinematic chains often presents a complex dynamical model (given as a set of ordinary differential equations, ODEs). The application of control laws based on the TS approach is often doomed to failure given the large number of non-linear terms in the model. To overcome this problem, a new modeling approach was proposed. From a particular set of coordinates, the principle of virtual power was used to generate a dynamical model based on the differential algebraic equations (DAEs). This approach leads to a quasi-LPV model where the only varying parameters are the Lagrange multipliers derived from the constraint equations of the DAE model. The results were validated on simulation through a 2-DOF (degrees of freedom) parallel robot (Biglide) and a 3-DOF manipulator (Triglide) designed for the STS assistance.