De nombreux travaux de recherche sont actuellement menés afin de rendre les caméras infrarouges plus compactes et moins chères. En infrarouge refroidi, le défi est de proposer un système cryogénique compact pouvant être intégré sur un système à faible capacité d’emport tel qu’un drone. Dans ce cadre, l’utilisation d’une lentille mince en remplacement du filtre froid du cryostat permettrait de limiter la masse supplémentaire à refroidir et de maintenir constant le temps de descente en froid. En infrarouge non refroidi, l’objectif est de concevoir un petit capteur infrarouge bas coût « grand public » que l’on pourra inviter dans nos maisons, nos voitures, voire nos smartphones. L’utilisation d’une lentille mince ouvrirait la voie à des imageurs infrarouges peu onéreux.Dans ce contexte, j’ai choisi d’étudier le comportement d’une lentille de Fresnel dite d’ordre élevé intégrée dans une configuration optique de type landscape lens. J’ai montré que cette architecture optique mince peut fonctionner sur une large bande spectrale et sur un grand champ de vue. Cependant, les lentilles de Fresnel d’ordre élevé étant mal modélisées dans la littérature, j’ai développé mes propres algorithmes de modélisation afin de prévoir les performances d’un tel système. Grâce à cette étude, j’ai ensuite proposé deux systèmes d’imagerie, l’un refroidi et l’autre non refroidi. Chacun des deux systèmes a fait l’objet d’un prototype et a été entièrement caractérisé expérimentalement. Les résultats expérimentaux obtenus m’ont permis de valider les performances anticipées théoriquement et de mettre en évidence un phénomène de chromatisme diffractif latéral. Ces systèmes ouvrent la voie à deux nouvelles générations de caméras infrarouges. J’ai montré que l’imageur infrarouge refroidi possède une qualité image satisfaisante pour des applications d’aide au pilotage. Le prototype non refroidi est lui entièrement compatible avec des applications domotiques. Il a suscité l’intérêt de différents acteurs industriels. / Miniaturizing infrared optical systems is a research area of great interest nowadays in order to make them lighter and cheaper. In the cooled infrared domain, the objective is to design a compact cryogenic camera that could be integrated in a small-capacity carrier like a drone. To that purpose, replacing the cold filter of the dewar by a thin lens would limit the cooled down mass and would stabilize the cool down time. In the uncooled infrared domain, the objective is to design a small general use camera at a low cost. Its use could be generalized in houses, cars or even smartphones. The use of a thin lens would also pave the way for low-cost infrared imagers. In this context, I chose to study the imagery properties of a high order Fresnel lens integrated in a landscape lens architecture. I have demonstrated that this architecture can be used within a wide spectral range and over a wide field of view. However, current optical design software perform poorly on high order Fresnel lenses. Therefore, I have developed my own algorithms to model the performances of such a system. With that study, I have been able to design two prototypes with their own objectives: the first one is cooled and the second one is uncooled. Both systems have been demonstrated and entirely characterized. The experiment results have validated the theoretical performances of the systems and they highlighted an original kind of lateral chromatic aberration.These two systems pave the way to two new generations of infrared cameras. Indeed, on one hand I have proved that the cooled infrared quality may be good enough to qualify for an aircraft piloting aid. On the other hand, the uncooled prototype is fully compatible with low cost surveillance applications and the system raised the interest of various companies.

La plupart des systèmes de surveillance vidéo que l’on retrouve actuellement sur le marché utilisent uniquement la région visible du spectre électromagnétique. De plus, les solutions proposées à ce jour afin de suivre automatiquement les objets en mouvement dans une scène sont souvent trop exigeantes numériquement pour pourvoir être effectuées en temps réel et présentent une dégradation significative des performances en environnement extérieur. L’objectif de cette thèse est d’exploiter la combinaison d’informations thermique et visible afin d’améliorer l’efficacité de détection et de suivi d’objets d’intérêt en environnement non contrôlé. Dans le cadre de ce projet, un seul nœud d’acquisition fixe est considéré. Un nœud est constitué d’une caméra thermique LWIR (8 - 12 m) et d’une caméra visible couleur. Trois défis techniques majeurs sont abordés : le développement d’une plateforme d’acquisition thermique / visible optimisée pour les applications de surveillance vidéo en environnement extérieur, la segmentation, en temps réel, d’objets en mouvement en environnement non contrôlé, et finalement, la combinaison de l’information thermique et couleur. Un intérêt soutenu est porté à la rapidité d’exécution afin d’atteindre une vitesse de traitement minimale de 10 trames par secondes. Il importe de mentionner que cette thèse a principalement été orientée selon les besoins du programme de Vision de l’INO, conférant ainsi un caractère très pratique et concret à la recherche. De ce fait, les algorithmes développés ont été continuellement testés et améliorés dans le cadre d'applications réelles. Les éléments relatifs à la mise en correspondance d'images thermique et visible ont permis le développement et la fabrication de le caméra VIRXCam, un produit offert par l'INO. Les algorithmes de détection constituent pour leur part le cœur du logiciel de surveillance vidéo AWARE, déjà utilisé depuis 2007 par un partenaire de l'INO s'intéressant au positionnement des objets en mouvement sur les pistes, voies de circulation et aires de stationnement d'aéroports. Cette thèse constitue un recueil très complet des éléments à considérer lors du développement d’une plateforme de vidéo surveillance en environnement extérieur. Tant les aspects matériels que logiciels sont traités. Nous espérons qu’elle constituera un ouvrage de référence pour les personnes qui s’intéressent au développement d’algorithmes temps réel pour des applications de détection de cibles en environnement non-contrôlé ou à la conception d’un capteur hybride thermique / visible. / Most existing video monitoring systems only use the visible range of the electromagnetic spectrum. Moreover, approaches proposed until now for automated target detection and tracking are often too computationally expensive for real-time applications and suffer significant performance degradation in outdoor environment. The purpose of this thesis is to make the most of thermal and visible information in order to improve efficiency of detection and tracking of moving target in uncontrolled environment. Within the framework of this project, only one motionless acquisition node is considered. A node includes a LWIR thermal camera (8 - 12 m) and a color electro-optical camera. Three main technical challenges are tackled: development of an hybrid thermal / visible acquisition platform optimized for video monitoring applications in outdoor environment, segmentation of moving targets in uncontrolled environment, and finally, combination of thermal and color information. For every aspect, special attention is addressed to computational efficiency to reach a minimum processing rate of 10 frames per second. It is worth to mention that this thesis has mainly been oriented along needs of INO's Vision program, conferring a very concrete and practical aspect to the research. Hence, developed algorithms have been continually assessed and improved in the context of real applications. Notions related to thermal / visible images registration have lead to development and manufacturing of the INO's VIRXCam camera, while detection algorithms are the grounding elements of INO's AWARE video monitoring library, used since 2007 by an INO's partner interested in positioning of moving targets on airport aprons, taxiways and runways. This thesis regroups most notions to be considered in the development of an outdoor video monitoring system. Both hardware and software aspects are addressed. We hope that this document will be used as a work of reference for those interested in the development of algorithms devoted to real-time detection of moving targets in uncontrolled environment, or interested in the design of hybrid thermal/electro-optical acquisition platform.

La technologie de l'infrarouge est devenue une alternative intéressante pour les systèmes visuels de sécurité. En effet, les progrès dans le domaine du "numérique" ont conduit à l'intégration de nouvelles fonctionnalités offrant plus d'applicabilités à cette technologie. Ces travaux de recherche visent alors l'évaluation de l'infrarouge pour une automatisation des scénarios de vidéosurveillance d'un stationnement. Le système est conçu pour faire preuve d'efficacité et de robustesse dans des environnements complexes et sous diverses conditions climatiques et d'éclairage. Afin d'opérer dans des scénarios réalistes, le système est doté d'un module de détection de mouvement basé sur une nouvelle technique de soustraction "dynamique" d'arrière-plan. Cette dernière procure une robuste adaptation aux changements incontrôlés des conditions d'acquisition grâce à un seuillage automatique combiné avec la détection de contours. Par ailleurs, ce module alimente une chaîne complète de traitements effectuant le suivi et la classification des diverses entités mobiles observées par une caméra infrarouge stationnaire. Les techniques adoptées pour le suivi et la classification d'objets, en piétons et en véhicules, procurent au système une capacité supplémentaire à identifier quelques événements d'intérêt dont ils sont les auteurs. Le temps de l'exécution est optimisé grâce à la faible complexité algorithmique et au choix judicieux des paramètres. Finalement, la validation des techniques employées est réalisée à l'aide de longues séquences contenant des milliers d'images infrarouges acquises sous différentes conditions climatiques et d'éclairage.

Les applications de l’imagerie infrarouge dans le domaine de la géologie sont principalement des applications hyperspectrales. Elles permettent entre autre l’identification minérale, la cartographie, ainsi que l’estimation de la portée. Le plus souvent, ces acquisitions sont réalisées in-situ soit à l’aide de capteurs aéroportés, soit à l’aide de dispositifs portatifs. La découverte de minéraux indicateurs a permis d’améliorer grandement l’exploration minérale. Ceci est en partie dû à l’utilisation d’instruments portatifs. Dans ce contexte le développement de systèmes automatisés permettrait d’augmenter à la fois la qualité de l’exploration et la précision de la détection des indicateurs. C’est dans ce cadre que s’inscrit le travail mené dans ce doctorat. Le sujet consistait en l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique appliquées à l’analyse (au traitement) d’images hyperspectrales prises dans les longueurs d’onde infrarouge. L’objectif recherché étant l’identification de grains minéraux de petites tailles utilisés comme indicateurs minéral -ogiques. Une application potentielle de cette recherche serait le développement d’un outil logiciel d’assistance pour l’analyse des échantillons lors de l’exploration minérale. Les expériences ont été menées en laboratoire dans la gamme relative à l’infrarouge thermique (Long Wave InfraRed, LWIR) de 7.7m à 11.8 m. Ces essais ont permis de proposer une méthode pour calculer l’annulation du continuum. La méthode utilisée lors de ces essais utilise la factorisation matricielle non négative (NMF). En utlisant une factorisation du premier ordre on peut déduire le rayonnement de pénétration, lequel peut ensuite être comparé et analysé par rapport à d’autres méthodes plus communes. L’analyse des résultats spectraux en comparaison avec plusieurs bibliothèques existantes de données a permis de mettre en évidence la suppression du continuum. Les expérience ayant menés à ce résultat ont été conduites en utilisant une plaque Infragold ainsi qu’un objectif macro LWIR. L’identification automatique de grains de différents matériaux tels que la pyrope, l’olivine et le quartz a commencé. Lors d’une phase de comparaison entre des approches supervisées et non supervisées, cette dernière s’est montrée plus approprié en raison du comportement indépendant par rapport à l’étape d’entraînement. Afin de confirmer la qualité de ces résultats quatre expériences ont été menées. Lors d’une première expérience deux algorithmes ont été évalués pour application de regroupements en utilisant l’approche FCC (False Colour Composite). Cet essai a permis d’observer une vitesse de convergence, jusqu’a vingt fois plus rapide, ainsi qu’une efficacité significativement accrue concernant l’identification en comparaison des résultats de la littérature. Cependant des essais effectués sur des données LWIR ont montré un manque de prédiction de la surface du grain lorsque les grains étaient irréguliers avec présence d’agrégats minéraux. La seconde expérience a consisté, en une analyse quantitaive comparative entre deux bases de données de Ground Truth (GT), nommée rigid-GT et observed-GT (rigide-GT: étiquet manuel de la région, observée-GT:étiquetage manuel les pixels). La précision des résultats était 1.5 fois meilleur lorsque l’on a utlisé la base de données observed-GT que rigid-GT. Pour les deux dernières epxérience, des données venant d’un MEB (Microscope Électronique à Balayage) ainsi que d’un microscopie à fluorescence (XRF) ont été ajoutées. Ces données ont permis d’introduire des informations relatives tant aux agrégats minéraux qu’à la surface des grains. Les résultats ont été comparés par des techniques d’identification automatique des minéraux, utilisant ArcGIS. Cette dernière a montré une performance prometteuse quand à l’identification automatique et à aussi été utilisée pour la GT de validation. Dans l’ensemble, les quatre méthodes de cette thèse représentent des méthodologies bénéfiques pour l’identification des minéraux. Ces méthodes présentent l’avantage d’être non-destructives, relativement précises et d’avoir un faible coût en temps calcul ce qui pourrait les qualifier pour être utilisée dans des conditions de laboratoire ou sur le terrain. / The geological applications of hyperspectral infrared imagery mainly consist in mineral identification, mapping, airborne or portable instruments, and core logging. Finding the mineral indicators offer considerable benefits in terms of mineralogy and mineral exploration which usually involves application of portable instrument and core logging. Moreover, faster and more mechanized systems development increases the precision of identifying mineral indicators and avoid any possible mis-classification. Therefore, the objective of this thesis was to create a tool to using hyperspectral infrared imagery and process the data through image analysis and machine learning methods to identify small size mineral grains used as mineral indicators. This system would be applied for different circumstances to provide an assistant for geological analysis and mineralogy exploration. The experiments were conducted in laboratory conditions in the long-wave infrared (7.7μm to 11.8μm - LWIR), with a LWIR-macro lens (to improve spatial resolution), an Infragold plate, and a heating source. The process began with a method to calculate the continuum removal. The approach is the application of Non-negative Matrix Factorization (NMF) to extract Rank-1 NMF and estimate the down-welling radiance and then compare it with other conventional methods. The results indicate successful suppression of the continuum from the spectra and enable the spectra to be compared with spectral libraries. Afterwards, to have an automated system, supervised and unsupervised approaches have been tested for identification of pyrope, olivine and quartz grains. The results indicated that the unsupervised approach was more suitable due to independent behavior against training stage. Once these results obtained, two algorithms were tested to create False Color Composites (FCC) applying a clustering approach. The results of this comparison indicate significant computational efficiency (more than 20 times faster) and promising performance for mineral identification. Finally, the reliability of the automated LWIR hyperspectral infrared mineral identification has been tested and the difficulty for identification of the irregular grain’s surface along with the mineral aggregates has been verified. The results were compared to two different Ground Truth(GT) (i.e. rigid-GT and observed-GT) for quantitative calculation. Observed-GT increased the accuracy up to 1.5 times than rigid-GT. The samples were also examined by Micro X-ray Fluorescence (XRF) and Scanning Electron Microscope (SEM) in order to retrieve information for the mineral aggregates and the grain’s surface (biotite, epidote, goethite, diopside, smithsonite, tourmaline, kyanite, scheelite, pyrope, olivine, and quartz). The results of XRF imagery compared with automatic mineral identification techniques, using ArcGIS, and represented a promising performance for automatic identification and have been used for GT validation. In overall, the four methods (i.e. 1.Continuum removal methods; 2. Classification or clustering methods for mineral identification; 3. Two algorithms for clustering of mineral spectra; 4. Reliability verification) in this thesis represent beneficial methodologies to identify minerals. These methods have the advantages to be a non-destructive, relatively accurate and have low computational complexity that might be used to identify and assess mineral grains in the laboratory conditions or in the field.

La reconnaissance des visages est un domaine de la vision artificielle qui connaît un intérêt grandissant depuis quelques années. Plusieurs approches intéressantes ont été développées dans le spectre visible. Les systèmes opérant dans ce spectre souffrent de plusieurs limitations dues aux changements dans l'éclairage et dans les expressions faciales. Dans ce travail, nous avons utilisé l'imagerie multispectrale, plus particulièrement l'imagerie infrarouge active et passive, pour améliorer la performance de la reconnaissance des visages et éviter les limitations imposées par le spectre visible. Les spectres infrarouges ont aussi leurs propres limitations, comme l'opacité des lunettes dans l'infrarouge thermique. Les solutions développées visent à résoudre ces problématiques. Nous avons développé des stratégies de fusion intra- et inter-spectres opérant dans l'espace des textures et utilisant des approches de réduction de dimensionnalités linéaires et non linéaires. Un nouvel opérateur de texture adaptatif et une nouvelle représentation des caractéristiques physiologiques des visages extraits de l'image thermique ont aussi été développés. Finalement, nous avons produit une base de données multispectrale appelée /.-Faces qui a été utilisée pour les tests ainsi que la base de données Equinox pour l'évaluation des algorithmes développés. Les résultats positifs des essais expérimentaux démontrent l'efficacité des algorithmes proposés pour construire un système de reconnaissance des visages plus performant.

Les photodétecteurs infrarouge à multipuits quantiques (QWIP : Quantum Well Infrared Photodetector) sont des composants pluridisciplinaires : science des matériaux nécessaire à l'épitaxie, transport électronique dans ces couches semi-conductrices, modélisation électromagnétique du couplage optique, contrôle des process de salle blanche. Il est impératif de maîtriser chacune de ces composantes afin d'exploiter cette technologie pour des applications d'imagerie infrarouge. L'objectif de cette thèse est de permettre l'élargissement de la gamme spectrale accessible aux QWIPs. Pour ce faire, nous avons étudié les points communs et les spécificités de la physique de ce composant entre 3 et 20 µm. En particulier, nous avons traité de cette problématique dans les domaines que sont le transport électronique et l'aspect matériau. Après une introduction générale sur l'imagerie infrarouge et sur le composant QWIP, nous présentons les résultats d'une étude structurale et chimique des hétérostructures AlGaAs / InGaAs. Ces alliages constituent le cœur du détecteur, c'est pourquoi l'extension des longueurs d'onde de détection passe en premier lieu par le contrôle et donc la connaissance, de ces matériaux. La suite de ce travail de thèse est consacrée à l'étude des différents régimes de transport électronique dans les QWIPs : régime tunnel séquentiel résonant, régime de fort champ, régime thermoïonique et régime optique. Bien que les différents modes de transport soient observables sur l'ensemble des échantillons, certains d'entre eux ne sont dominants que pour quelques applications spécifiques. Enfin, nous montrons que la maîtrise des différentes étapes de conception et de fabrication nous permet d'optimiser les QWIPs dans la bande 3-5 µm pour des besoins de détection terrestre et de réaliser des QWIPs large bande dans la gamme 10-20 µm pour des applications spatiales.

L’imagerie infrarouge refroidie est portée par une demande forte pour des applications dans les secteurs militaire, industriel et spatial. Les enjeux actuels de ce marché sont le fonctionnement à haute température et la fonctionnalisation spectrale des détecteurs.Ces enjeux peuvent être adressés grâce à l’utilisation de résonateurs optiques et leur faculté à concentrer le champ électromagnétique. Ce travail de thèse montre comment des résonateurs plasmoniques peuvent être intégrés dans la filière HgCdTe.La théorie temporelle des modes couplés a été utilisée, de manière analytique, pour optimiser à travers la condition de couplage critique, l’absorption dans un résonateur plasmonique chargé par un semiconducteur. La conception d’une photodiode HgCdTe ultramince plasmonique est ensuite détaillée. Elle repose sur l’utilisation d’un mode optique résultant du couplage entre un mode plasmon de surface et un mode gap plasmon de cavité / The market for cooled infrared imaging technologies is growing fast due to a range of applications covering military, commercial and space. Current research for innovative systems focuses on high operating temperature and multispectral detectors.To achieve these aims, optical resonators can be used to concentrate electromagnetic fields in thin absorbing media. This thesis investigates the possibility of using plasmonic resonators for HgCdTe photodetection.Temporal coupled-mode theory is used to optimise analytically the absorption in a plasmonic resonator incorporating an absorbing semiconductor subject to the critical coupling condition. A design of a thin plasmonic HgCdTe diode is then described. This includes a hybrid plasmonic mode arising from the coupling between a surface plasmon and a cavity gap-plasmon mode

Ce mémoire porte sur la conception d'une station d'acquisition d'images infrarouges et d'autres données. La station d'acquisition permet à des chercheurs de faire l'acquisition d'images infrarouges et visibles dans un environnement quelconque depuis leur laboratoire en contrôlant la caméra à distance. Il est également possible d'investiguer des cibles étendues en procédant à un balayage du champ de vision de la caméra infrarouge par le biais d'une unité Pan-Tilt contrôlée à distance. Un télémètre permettant de mesurer une distance et un angle d'inclinaison peut aussi être contrôlé à distance. Il est utilisé ici pour déterminer la distance et l'orientation de la scène sous observation par rapport à la station d'acquisition. Une simple interface web permet de réaliser certaines captures en temps réel. De même, un interpréteur Python permet d'exécuter des séquences d'actions et d'acquisition de données.

La thèse présentée a été effectuée en cotutelle entre l'Institut Polytechnique de Grenoble et l'université Laval à Québec. Les travaux ont impliqué les laboratoires universitaire GIPSA-lab à Grenoble et le Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques de l'Université Laval (LVSN). Notre étude porte sur la segmentation des contours internes et externes des lèvres. L'objectif visé dans notre étude est de proposer un ensemble de méthodes permettant de modéliser précisément la zone de la bouche avec la meilleure robustesse possible. Par robustesse, notre [sic] entendons obtenir une méthode fiable qui ne nécessite pas de réglage de paramètres et qui permette une segmentation fidèle des contours externes et internes de la bouche. Dans un premier temps, une approche combinée région-contour est introduite dans le but d'obtenir une segmentation multi-locuteur de la bouche sur des images de visage en couleurs. Nous décrivons une approche par décorrélation permettant d'augmenter le contraste entre la peau et les lèvres sur des images en couleurs ainsi qu'une étude sur les gradients multi-échelles pour améliorer la robustesse de la modélisation des contours de la bouche. Ensuite nous présentons notre méthode de localisation et de segmentation région-contour de la bouche sur des images de visage en couleurs. Dans un second temps nous nous sommes intéressés à la détection de l'état de la bouche. L'étape de détection de l'état de la bouche est nécessaire à la modélisation de la région interne qui présente une grande variabilité de forme et de texture. Une approche bioinspirée, basée sur un modèle de rétine et de cortex visuel conduisant au calcul d'un spectre Log-polaire, a été développée pour modéliser la zone de la bouche. Ces spectres sont, ensuite, utilisés pour entraîner un réseau SVM destiné à identifier l'état de la bouche. D'autre part, de nombreux auteurs ont suggéré d'utiliser la modalité infrarouge en analyse faciale. Le LVSN possédant une solide expertise dans le domaine de la vision infrarouge, une étude sur la pertinence de la modalité infrarouge dans le cadre de la segmentation des lèvres est proposée. Après avoir localisé la bouche et identifié l'état de la bouche, nous nous intéressons alors à la segmentation des contours externes et internes de la bouche. Un modèle polynomial de contour externe, dont la complexité sera automatiquement adaptée en fonction de la bouche traitée, est présenté. L'aspect de la zone interne de la bouche pouvant varier très rapidement, l'extraction du contour interne est particulièrement difficile. Nous proposons de traiter ce problème par une méthode de classification non-supervisée pour sélectionner les régions internes de la bouche. La méthode de modélisation de contour par un modèle polynomial est par la suite appliquée pour extraire le contour interne de la bouche. Enfin, une analyse quantitative de la performance globale de l'extraction des contours internes et externes est réalisée par comparaison avec des vérités-terrain.

Le persillage (gras intramusculaire) dans la viande de boeuf est l'un des critères les plus importants pour l'évaluation de la qualité, notamment sa jutosité, dans les systèmes de classification de la viande. Le processus chimique, méthode destructive, est l'unique moyen officiellement utilisé pour évaluer la proportion du persillage dans la viande. C'est une méthode destructive, complexe et qui n'offre aucune information sur la distribution du persillage dans la viande. Cette thèse porte sur le développement d'une méthode originale destinée à l'évaluation non-destructive de la proportion volumétrique du persillage dans la viande du boeuf. Cette nouvelle méthode, qui pourrait être intégrée dans un système de vision artificielle (machine vision), est une première expérience pour ce genre d'application. À notre meilleure connaissance, aucune méthode semblable n'a été élaborée. De ces travaux de doctorat quatre contributions sont identifiées: la technique proposée, deux méthodes de segmentation d'images et une méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. La technique proposée permet d'avoir deux types d'images : une visible qui illustre la surface de la viande et une proche infrarouge qui est la projection orthogonale de l'échantillon de la viande (3D) en une image d'ombre (2D). Compte tenu de la complexité d'analyse des images, nous avons développé une méthode efficace de segmentation permettant d'identifier les régions homogènes les plus (ou les moins) claires dans une image à niveaux de gris. Cette méthode, qui est relativement générale, est basée sur un modèle mathématique permettant d'évaluer l'homogénéité des régions, qui lui-même a été introduit dans cette thèse. La généralisation de cette méthode pour la segmentation du persillage a démontré des résultats satisfaisants face aux objectifs attendus. Étant donné, que la forme volumétrique du persillage est aléatoire et que celle-ci dépend de la façon dont le persillage est déposé entre les fibres musculaires, ce qui est imprévisible, nous avons combiné les résultats de la segmentation de deux types d'images pour estimer le volume du persillage. L'intégration de l'ensemble des approches précédentes nous a permis de développer une nouvelle méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. Les résultats obtenus par la méthode proposée (non-destructive) ont été comparés aux résultats obtenus par une méthode chimique (destructive) comme étant la vérité-terrain (gold standard). Les résultats expérimentaux confirment les propriétés attendues de la méthode proposée et ils illustrent la qualité des résultats obtenus.