L'imagerie panoramique permet d'élargir le champ visuel restreint des caméras standards. La reconstruction 3D d'une scène peut se faire à l'aide d'une ou plusieurs images panoramiques. Afin de reconstruire une scène en trois dimensions à partir d'images panoramiques, plusieurs méthodes existent. Dans ce document, nous nous intéressons à l'utilisation du flou comme indice de profondeur. Plus précisément, nous nous intéressons à la différence de flou proposée par Ziou et Deschênes en 1999 sur des images saisies à l'aide d'une caméra panoramique rotative à bande. Dans un premier temps, nous effectuons l'analyse du modèle de formation du flou d'une caméra rotative à bande et proposons une adaptation du modèle de formation d'une caméra standard dans le cas d'images formées à l'aide d'un capteur linéaire en rotation. Ce modèle adapté est ensuite utilisé pour modifier l'algorithme de reconstruction 3D par différence de flou de Ziou et Deschênes dans le cas d'images panoramiques capturées à l'aide d'une caméra rotative à bande. Nous montrons que cette adaptation nous permet d'obtenir, à partir d'images panoramiques, des résultats similaires à 98% à ce que donne l'algorithme de reconstruction original sur des images non panoramiques.

Nos travaux portent sur l’étude d’un capteur flou adapté à l’identification couleur d’avivés. La méthode proposée a pour objectif notamment de prendre en compte la subjectivité de la perception des couleurs par l’être humain et de délivrer ses résultats dans le vocabulaire de l’utilisateur. Le domaine d’applications (industrie du bois) impose certaines contraintes. En effet, les classes de couleurs ne sont pas disjointes (frontières non strictes) et sont représentées par peu d’échantillons. Il en résulte alors des imprécisions et incertitudes dans la définition des classes de sortie. Après un état de l’art sur les techniques de traitement d’images, de reconnaissance de formes et sur la structure des capteurs intelligents, nos travaux sont exposés suivant deux axes : du capteur aux mesures, et des mesures à la décision. Tout d’abord, nous avons évalué et corrigé les perturbations lié à l’environnement ambiant du capteur (température, vieillissement, …). Ensuite, nous avons déterminé l’espace colorimétrique le plus discriminant,et élaboré le vecteur caractéristique composé d’attributs interprétables permettant d’identifier les couleurs. A partir de ces données, nous avons développé le Fuzzy Reasoning Classifier basé sur un mécanisme de règles linguistiques floues agrégeant des règles conjonctives suivant le modèle de Larsen. Enfin, un opérateur flou de fusion de données est utilisé pour des systèmes multi-capteurs. L’exploitation de ce capteur flou a montré le bon comportement du système face aux contraintes temps-réel industrielles ainsi qu’une amélioration des taux de reconnaissance d’environ 10%. / Our works concern the study of a fuzzy sensor adapted to the color identification on wooden boards. The proposed method aims particularly to take into account the human subjectivity concerning the color perception and to provide results in the user vocabulary. The application field (timber industry) imposes certain constraints. Indeed, the color classes are not separated (non-strict boundaries) and are represented with few samples. Then, it results from it, imprecisions and uncertainties in the output class definition. After a state of the art on the techniques of image processing, of pattern recognition, and on the structure of intelligent sensors, our works are exposed along two axes: from the sensors to the measurements, and from the measurements to the decision. Firstly, we have evaluated and corrected the perturbations linked to the environment of the sensor (temperature, ageing, …). Then, we have determined the most discriminating colorimetric space, and generated the characteristic vector composed of interpretable attributes allowing to identify the colors. From these data, we have developed the Fuzzy Reasoning Classifier based on a fuzzy linguistic rule mechanism aggregating conjunctive rules according to the Larsen model. Finally, for the multi-sensor systems, a fuzzy operator of data merging is used. The use of this fuzzy sensor has shown the good behaviour of the system compared to the real-time industrial constraints, and an improvement of 10% of the recognition rates.

Cette thèse présente une analyse de la stabilité pour une classe de systèmes non linéaires incertains et une méthode pour concevoir des contrôleurs flous robustes pour stabiliser les systèmes multi-sources d'énergie assujettis à des incertitudes paramétriques, des défauts de capteur, des défauts d'actionneurs, d’entrées inconnues et des perturbations. Tout d'abord, le modèle flou de Takagi-Sugeno (TS) est adopté pour la modélisation floue du système non linéaire incertain. Ensuite, nous proposons une méthode d’observateurs flous dédiés (OFD) et un Observateur Flou Proportionnel Intégral (OFPI) et une commande tolérante aux fautes pour les systèmes de type TS. Les observateurs dédiés fournissent des résidus pour la détection et la localisation des défauts de capteurs qui peuvent affecter un modèle TS et l’observateur proportionnel intégral permet d’estimer les défauts d'actionneurs qui alimentent le banc d’observateurs dédiés pour reconfigurer la loi de commande. Le concept de compensations distribuées parallèle (PDC) est utilisé pour concevoir une commande floue tolérante aux fautes et des observateurs à partir des modèles flous TS. Les systèmes flous TS sont classés en trois familles sur la base des matrices d'entrée et une synthèse de la commande est proposée pour chaque famille. Dans chaque famille, des conditions suffisantes sont établies pour la stabilisation robuste, dans le sens de Taylor et de Lyapunov, pour le système flou TS. Des conditions suffisantes sont formulées sous la forme d'inégalités matricielles linéaires (LMI) et d’égalités linéaires matricielles (LME). Des remarques importantes pour l'analyse de la stabilité et le concept sont données. L'efficacité de la méthodologie de conception de la commande proposée est finalement démontrée par un système hybride éolien-diesel (HWDS), système d'énergie éolienne (SEA) avec les machines asynchrones à double alimentation (MADA) et une installation photovoltaïque de nouvelle génération (PV). / This thesis presents stability analysis for a class of uncertain nonlinear systems and a method for designing robust fuzzy controllers to stabilize the multivariable multi-sources of energy systems subject to parameter uncertainties, sensor faults, actuator faults/unknown inputs and wind disturbance. First, the Takagi–Segno (TS) fuzzy model is adopted for fuzzy modeling of the uncertain nonlinear system. Next, we propose a Fuzzy Dedicated Observers (FDOS) method and a Fuzzy Proportional-Integral Estimation Observer (FPIEO) with a Fuzzy Fault Tolerant Control (FFTC) algorithm for TS systems. FDOS provide residuals for detection and isolation of sensor faults which can affect a TS model and FPIEO estimate the actuator faults which fed to the FDOS to reconfigure the controller. The concept of the Parallel Distributed Compensation (PDC) is employed to design FFTC and observers from the TS fuzzy models. Sufficient conditions are derived for robust stabilization, in the sense of Taylor series stability and Lyapunov method, for the TS fuzzy system with parametric uncertainties, sensor faults, actuator faults/unknown inputs and wind disturbance. The sufficient conditions are formulated in the format of Linear Matrix Inequalities (LMIs) and Linear Matrix Equalities (LMEs). Important issues for the stability analysis and design are remarked. The effectiveness of the proposed controller design methodology is finally demonstrated through a Hybrid Wind-Diesel System (HWDS), Wind Energy System (WES) with Doubly Fed Induction Generators (DFIG) and Photovoltaic (PV) generation system to illustrate the effectiveness of the proposed method.

Utiliser l'ensemble des connaissances disponibles sur un procédé pour concevoir une loi de commande, tel est l'objectif de ce travail. Dans ce contexte, le choix d'un outil de représentation permettant d'intégrer dans un formalisme unique des informations de nature différente est essentiel. C'est donc tout naturellement que la dualité numérique/linguistique présente dans les systèmes flous à base de règles est exploitée pour réaliser un codage d'expertise dans un cadre numérique, autrement dit pour calculer avec les mots.<br /><br />La première partie de ce travail est dédiée au caractère numérique des systèmes flous. A travers le principe des équivalences modales, nous proposons une stratégie de construction d'un contrôleur flou permettant d'implanter de façon exacte des lois de commande linéaires de type PI, PD, PID ou encore par retour d'état. L'approche développée est ensuite étendue à l'apprentissage de systèmes flous à partir d'exemples, et ainsi à la modélisation floue. Enfin, la synthèse d'un contrôleur à partir d'un modèle flou du procédé est abordée selon une approche par linéarisation entrée-sortie ou encore à partir d'une structure de commande à modèle interne. Si ces travaux permettent d'intégrer aisément des informations numériques pour concevoir un contrôleur flou, la prise en compte de connaissances expertes reste délicate et fait l'objet de la deuxième partie de ce mémoire.<br /><br />A partir d'une typologie des systèmes flous, nous avons mis en évidence la possibilité d'implanter un contrôleur flou sous une forme purement symbolique. Dénotée SF4, cette mise en oeuvre des systèmes flous exploite des règles linguistiques et autorise une pondération de ces dernières. A ce titre, elle est tout particulièrement adaptée à la représentation des connaissances d'expert et est utilisée tout au long de cette deuxième partie. Outre leur caractère linguistique, les systèmes SF4 sont directement exploitables dans un contexte numérique puisqu'ils permettent d'implanter tout système flou de Sugeno à conclusions constantes, et donc plus particulièrement ceux engendrés via le principe des équivalences modales. Basés sur cette cohérence numérique/linguistique, divers schémas d'introduction de la connaissance experte sont ainsi proposés, allant d'une synthèse directe du contrôleur flou à une modification d'un correcteur numérique initial. Enfin, la distribution de la connaissance dans différents composants de la structure de commande est étudiée (capteurs, superviseur, régulateurs).<br /><br />Tout au long du mémoire, les diverses stratégies développées sont illustrées par le biais d'exemples tirés d'applications industrielles.

Les systèmes de surveillance vidéo sont omniprésents dans les lieux publics achalandés et leur présence dans les lieux privés s'accroît sans cesse. Si un aéroport ou une gare de trains peut se permettre d'employer une équipe de surveillance pour surveiller des flux vidéo en temps réel, il est improbable qu'un particulier effectue une telle dépense pour un système de surveillance à domicile. Qui plus est, l'utilisation de vidéos de surveillance pour l'analyse criminalistique requiert souvent une analyse a posteriori des événements observés. L'historique d'enregistrement correspond souvent à plusieurs jours, voire des semaines de vidéo. Si le moment où s'est produit un événement d'intérêt est inconnu, un outil de recherche vidéo est essentiel. Un tel outil a pour objectif d'identifier les segments de vidéo dont le contenu correspond à une description approximative de l'événement (ou de l'objet) recherché. Ce mémoire présente une structure de données pour l'indexation du contenu de longues vidéos de surveillance, ainsi qu'un algorithme de recherche par le contenu basé sur cette structure. À partir de la description d'un objet basée sur des attributs tels sa taille, sa couleur et la direction de son mouvement, le système identifie en temps réel les segments de vidéo contenant des objets correspondant à cette description. Nous avons démontré empiriquement que notre système fonctionne dans plusieurs cas d'utilisation tels le comptage d'objets en mouvement, la reconnaissance de trajectoires, la détection d'objets abandonnés et la détection de véhicules stationnés. Ce mémoire comporte également une section sur l'attestation de qualité d'images. La méthode présentée permet de déterminer qualitativement le type et la quantité de distortion appliquée à l'image par un système d'acquisition. Cette technique peut être utilisée pour estimer les paramètres du système d'acquisition afin de corriger les images, ou encore pour aider au développement de nouveaux systèmes d'acquisition.

La première partie de la thèse introduit une méthode de déquantification de l'image qui améliore les propriétés statistiques du champ de gradient. Nous appliquons notre méthode à la détection de segments significatifs développée par Agnès Desolneux.La seconde partie présente une méthode d'évaluation du flou dans les images naturelles. Nous tirons profit du scale space morphologique pour permettre une évaluation aussi précise que possible de la quantité de flou local, sans connaissances sur le noyau.

Quand vient le temps de comprendre le comportement d’une personne, le regard est une source d’information importante. L’analyse des comportements des consommateurs, des criminels, ou encore de certains états cognitifs passe par l’interprétation du regard dans une scène à travers le temps. Il existe un besoin réel d’identification de la zone regardée sur un écran ou tout autre médium par un utilisateur. Pour cela, la vision humaine fait la composition de plusieurs images pour permettre de comprendre la relation tridimensionnelle qui existe entre les objets et la scène. La perception 3D d’une scène réelle passe alors à travers plusieurs images. Mais qu’en est-il lorsqu’il n’y a qu’une seule image ?

Cette thèse est d'abord motivée par le souci d'élucider certains liens existant entre la théorie des ensembles flous et celle des probabilités, en les replaçant toutes deux dans un contexte plus général de mesures dites « d'incertitude ». Sur cette base, on développe des outils mathématiques susceptibles d'exprimer rigoureusement, de façon quantitative, les concepts duaux de possibilité et de nécessité. On montre notamment qu'on peut par là généraliser les opérations logiques ainsi que d'autres notions, telles que la cardinalité, à des ensembles dont les frontières sont mal définies, représentés par le biais d'une fonction d'appartenance, qu'on peut voir comme une distribution de possibilité. On développe, dans le cadre de la théorie des possibilités, un calcul analogue à celui des fonctions de variables aléatoires, appelé calcule des intervalles flous, qui généralise le calcule d'erreurs. Des éléments d'analyse de fonctions floues, étendant l'analyse des correspondances, sont fournis, notamment l'intégration de Riemann.<br /><br />Ces outils mathématiques sont appliqués à la formulation et à la résolution de problèmes d'analyse de la décision et de recherche opérationnelle. On étudie plus particulièrement l'agrégation de critère, l'évaluation des décisions et le choix en environnement incertain et imprécisément décrit, les algorithmes de plus courts chemins dans les graphes imprécisément valués, la programmation linéaire avec contraintes floues. On tente dans chaque cas de discuter les mérites et les limites de la théorie des possibilités par rapport à celle des probabilités, tant sur le plan de leur pouvoir descriptif que sur celui des calculs qu'elles entraînent, et des résultats qu'elles permettent d'obtenir.

La « haute-définition » a connu un essor important ces dernières années dans les domaines multimédia (télévision, jeux vidéo, etc.). Cependant, pour que l'observateur bénéficie pleinement de cette amélioration de la qualité d'usage, l'augmentation de la résolution spatiale des images affichées doit être accompagnée d'une augmentation de la taille de l'écran. Les écrans à tube cathodique (CRT), lourds et encombrants, ont donc progressivement laissé la place à de nouvelles technologies d'affichage, caractérisées par leur écran plat. Les écrans à cristaux liquides (LCD), leaders sur le marché des téléviseurs et des moniteurs informatiques, souffrent encore de nombreux défauts visuels notamment lors de l'affichage d'images animées. Durant ces travaux de thèse, nous avons choisi de nous intéresser plus particulièrement au flou de mouvement, dont les causes sont à la fois technologiques et perceptives. Nous avons tout d'abord caractérisé cet artefact visuel d'un point de vue métrologique, en développant une méthode de mesure basée sur la réponse indicielle temporelle des pixels de l'écran. Dans un second temps, nous avons mis en œuvre plusieurs expérimentations psychophysiques de manière à modéliser la perception du flou de mouvement sur LCD, et à caractériser la gêne associée à ce défaut. Ces mesures psychovisuelles ont permis d'établir des recommandations sur les caractéristiques temporelles des écrans LCD. Enfin, un modèle de flou de mouvement global, basé sur la caractérisation technique et perceptive de cet artefact, permet de prédire la perte de qualité mesurée subjectivement sur les écrans LCD. Les solutions technologiques de réduction du flou de mouvement peuvent alors être évaluées de manière automatique.

Les travaux proposés dans cette thèse s'intéressent à la commande et la surveillance d'une classe particulière de systèmes de production : les systèmes manufacturiers à contraintes de temps de séjour. Nous supposons dans l'étude que les ressources ont déjà été affectées et que l'ordre des opérations est déjà fixé par le module de planification/ordonnancement. Les hypothèses de fonctionnement répétitif avec et sans postes d'assemblage sont adoptées. De manière assez classique pour ce type de problématique, le formalisme utilisé est celui des Réseaux de Petri P-temporels pour l'étude des instants de débuts et de fins des opérations.Une étude de la robustesse des ateliers manufacturiers à contraintes de temps a été développée. La robustesse est abordée avec et sans modification de la commande relative à la robustesse active et à la robustesse passive respectivement, face aux perturbations temporelles. Un algorithme de calcul d'une borne supérieure de la robustesse passive est présenté. De plus, trois stratégies de commande robuste face aux perturbations temporelles ont été développées.Par ailleurs, l'incertitude dans les systèmes de production manufacturière à été étudié. Notre contribution dans ce cadre porte sur l'intégration des résultats concernant la robustesse dans la génération de symptômes et la classification des comptes rendus associés aux différentes opérations en utilisant la logique floue.Partant d'un système commandé, nous avons présenté en détail une démarche à suivre pour la mise en œuvre d'un modèle de surveillance en se basant sur les chroniques et les arbres de défaillance flous. Cette démarche est appliquée à un atelier de production laitière