La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche. / The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.

Dans cette thèse, en collaboration avec l'entreprise AéroDRONES, le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique et l'INRIA, nous abordons le problème de la perception de l'environnement à partir d'une caméra embarquée sur un drone léger. Nous avons conçu, développé et validé de nouvelles méthodes de traitement qui optimisent l'exploitation des données produites par des systèmes de prise de vue aéroportés bas coût. D'une part, nous présentons une méthode d'autocalibrage de la caméra et de la tourelle d'orientation, sans condition spécifique sur l'environnement observé. Ensuite nous proposons un nouvel algorithme pour extraire la rotation de la caméra calibrée entre deux images (gyroscope visuel) et l'appliquons à la stabilisation vidéo en temps réel. D'autre part, nous proposons une méthode de géoréférencement des images par fusion avec un fond cartographique existant. Cette méthode permet d'enrichir des bases de données de photos aériennes, en gérant les cas de non-planéité du terrain. / The last decade has seen the emergence of many Unmanned Aerial Vehicles (UAV) which are becoming increasingly cheap and miniaturized. A mounted video-camera is standard equipment and can be found on any such UAVs. In this context, we present robust techniques to enhance autonomy levels of airborne vision systems based on mini-UAV technologies. First, we present a camera autocalibration method based on central projection based image \dimension{2}-invariants analysis and we compare it to classical Dual Image of the Absolute Conic (DIAC) technique. We present also a method to detect and calibrate turret's effectors hierarchy. Then, we propose a new algorithm to extract a calibrated camera self-rotation (visual gyroscope) and we apply it to propose a real-time video stabilizer with full perspective correction.

Cette thèse traite des caméras light-field en tant que caméra ayant des capacités 3D. Les images brutes, acquises avec ces systèmes, sont généralement inexploitables directement. L’obstacle majeur concernant l'utilisation de ces caméras réside dans la complexité du traitement des images acquises. Cette thèse vise à dépasser ces limitations en s'intéressant aux dispositifs multi-vues et multi-caméras. De plus, comme l'un des domaines d'application envisagé est la vision industrielle, les images sont acquises en lumière naturelle afin de conserver la possibilité d'effectuer des traitements conventionnels par vision sur les images. Le travail de thèse repose sur trois axes : l'étude et la conception optique de systèmes light-field multi-caméras et multi-vues, le calibrage de ces dispositifs et le développement d’algorithmes et enfin leur mise en application pour montrer les intérêts de ces caméras dans divers domaines. / This thesis deals with light-field cameras as cameras having 3D capacities. The raw images. acquired with these systems, are generally unusable directly. The main obstacle about their use lies in the complex processing of the recorded images. This thesis aims to overcome these limitations by focusing on multi-views and multi-camera devices. Morcover, as one of the application domains is the industrial vision, the images are acquired in natural lightning in order to conserve the possibility to make conventional treatments by vision on the images. The work is based on three axis: the study and'the optical desien of light-field systems, the calibration of these devices and the development of algorithms to show the intercsts of these cameras in various fields.