Dans le domaine de l'imagerie médicale ultrasonore, la connaissance du déplacement du milieu imagé est une donnée clinique très importante dans de nombreux examens, parmi lesquels nous pouvons citer les examens Doppler ou les examens d'élastographie. Dans la littérature, les deux principales familles de méthodes permettant d'estimer le déplacement sont les méthodes de mise en correspondance de blocs et les méthodes Doppler. Les méthodes de mise en correspondance de blocs estiment le déplacement en comparant des vignettes prises dans les images ultrasonores avant et après déplacement. Elles dépendent donc de la méthode utilisée pour former les images. Les méthodes Doppler mesurent quant à elles le déplacement suivant une direction particulière, ce qui limite leur gamme d'utilisation à l'estimation de champs de déplacements simple. Dans cette thèse, nous avons proposé un formalisme, ainsi que trois méthodes, permettant d'estimer le déplacement 2D directement à partir de ces signaux bruts. Cette approche permet de s'affranchir de la dépendance envers la méthode de formation d'images, tout en permettant l'estimation de champs complexes. Nous avons mis en évidence le concept de vecteur normal, liant le déplacement réel de milieu aux décalages temporels de long des signaux bruts. Le formalisme général est appliqué à plusieurs séquences ultrasonores: la première méthode d'estimation utilise des signaux acquis à l'aide d'éléments uniques de la sonde; la deuxième est basée sur l'utilisation d'ondes planes et la troisième méthode s'appuie sur une séquence utilisant des faisceaux focalisés. Les méthodes d'estimation directe du mouvement ont été validées en simulation et expérimentalement, et leurs performances ont été comparées à une méthode de référence: la mise en correspondance de blocs. Les méthodes proposées améliorent significativement la précision de l'estimation du champ de déplacement par rapport à la méthode standard, en atteignant une précision de 1.5µm dans la direction transverse et une précision de 2.5µm dans la direction axiale pour une fréquence de travail de 5MHz. Nous avons également développé une méthode de formation d'images améliorant la résolution spatiale. Cette méthode utilise les spectres de signaux RF acquis avec des ondes planes pour former le spectre de l'image ultrasonore. Elle fournit les images utilisées par la méthode d'estimation du mouvement de référence.

La robotique humanoide arrive a maturité avec des robots plus rapides et plus précis. Pour faire face à la complexité mécanique, la recherche a commencé à regarder au-delà du cadre habituel de la robotique, vers les sciences de la vie, afin de mieux organiser le contrôle du mouvement. Cette thése explore le lien entre mouvement humain et le contrôle des systèmes anthropomorphes tels que les robots humanoides. Tout d'abord, en utilisant des méthodes classiques de la robotique, telles que l'optimisation, nous étudions les principes qui sont à la base de mouvements répétitifs humains, tels que ceux effectués lorsqu'on joue au yoyo. Nous nous concentrons ensuite sur la locomotion en nous inspirant de résultats en neurosciences qui mettent en évidence le rôle de la tête dans la marche humaine. En développant une interface permettant à un utilisateur de commander la tête du robot, nous proposons une méthode de contrôle du mouvement corps-complet d'un robot humanoide, incluant la production de pas et permettant au corps de suivre le mouvement de la tête. Cette idée est poursuivie dans l'étude finale dans laquelle nous analysons la locomotion de sujets humains, dirigée vers une cible, afin d'extraire des caractéristiques du mouvement sous forme invariants. En faisant le lien entre la notion "d'invariant" en neurosciences et celle de "tâche cinématique" en robotique humanoide, nous développons une méthode pour produire une locomotion réaliste pour d'autres systèmes anthropomorphes. Dans ce cas, les résultats sont illustrés sur le robot humanoide HRP2 du LAAS-CNRS. La contribution générale de cette thèse est de montrer que, bien que la planification de mouvement pour les robots humanoides peut être traitée par des méthodes classiques de robotique, la production de mouvements réalistes nécessite de combiner ces méthodes à l'observation systématique et formelle du comportement humain.

Dans le domaine de l'imagerie médicale ultrasonore, la connaissance du déplacement du milieu imagé est une donnée clinique très importante dans de nombreux examens, parmi lesquels nous pouvons citer les examens Doppler ou les examens d'élastographie. Dans la littérature, les deux principales familles de méthodes permettant d'estimer le déplacement sont les méthodes de mise en correspondance de blocs et les méthodes Doppler. Les méthodes de mise en correspondance de blocs estiment le déplacement en comparant des vignettes prises dans les images ultrasonores avant et après déplacement. Elles dépendent donc de la méthode utilisée pour former les images. Les méthodes Doppler mesurent quant à elles le déplacement suivant une direction particulière, ce qui limite leur gamme d'utilisation à l'estimation de champs de déplacements simple. Dans cette thèse, nous avons proposé un formalisme, ainsi que trois méthodes, permettant d'estimer le déplacement 2D directement à partir de ces signaux bruts. Cette approche permet de s'affranchir de la dépendance envers la méthode de formation d'images, tout en permettant l'estimation de champs complexes. Nous avons mis en évidence le concept de vecteur normal, liant le déplacement réel de milieu aux décalages temporels de long des signaux bruts. Le formalisme général est appliqué à plusieurs séquences ultrasonores: la première méthode d'estimation utilise des signaux acquis à l'aide d'éléments uniques de la sonde; la deuxième est basée sur l'utilisation d'ondes planes et la troisième méthode s'appuie sur une séquence utilisant des faisceaux focalisés. Les méthodes d'estimation directe du mouvement ont été validées en simulation et expérimentalement, et leurs performances ont été comparées à une méthode de référence: la mise en correspondance de blocs. Les méthodes proposées améliorent significativement la précision de l'estimation du champ de déplacement par rapport à la méthode standard, en atteignant une précision de 1.5µm dans la direction transverse et une précision de 2.5µm dans la direction axiale pour une fréquence de travail de 5MHz. Nous avons également développé une méthode de formation d'images améliorant la résolution spatiale. Cette méthode utilise les spectres de signaux RF acquis avec des ondes planes pour former le spectre de l'image ultrasonore. Elle fournit les images utilisées par la méthode d'estimation du mouvement de référence. / In the field of medical ultrasound imagery, the knowledge of displacement is an important input for many clinical exams, including color Doppler and elastography. In the literature, the two main way proposed for solving the displacement field estimation are blockmatching techniques and Doppler methods. Blockmatching techniques try to match part of images acquired before and after the displacement and depends on the way those images where created. On the other hand, Doppler methods only estimate displacement along a fixed direction. In this thesis, we proposed three methods that can be used to estimates directly the motion field from raw RF signals by using the proposed concept of normal vector. This concept models how displacement will change RF signals. The proposed methods are compared in simulation and experimentally to a reference blockmatching technique and show a improvement of resolution. Proposed methods resolution are up to 1.5µm in the transverse direction and 2.5µm in the axial direction at a frequency of 5MHz. We also proposed a new beamforming technique that estimate the spectrum of the ultrasound image. This method is compatible with RF signals used by motion estimation methods.

Dans ce mémoire, nous proposons une méthode permettant de modéliser, de façon globale, tout type de mouvement par des combinaisons linéaires de polynômes orthogonaux. Pour cela, nous projetons chaque champ de déplacement représentant le mouvement étudié sur une base orthogonale composée des polynômes de Legendre. Nous obtenons alors une expression polynomiale du mouvement considéré. Une modélisation d'ordre faible permet d'interpréter physiquement le mouvement dominant de séquences d'images. Cette caractéristique trouve un intérêt particulier dans des applications telles que la vidéo-surveillance, l'indexation ou l'étude du comportement. Nous montrons également que notre méthode permet de modéliser des mouvements complexes tels que des écoulements fluides. La représentation du mouvement sous forme polynomiale, les faibles temps de calcul ainsi que les taux de compression élevés sont alors des atouts importants pour traiter ce type de données.