Une image-hologramme de micro-objets contient l'information de taille, forme et localisation tridimensionnelle des objets. Cette information est codée par la modulation de fréquence et d'amplitude des franges d'interférence de l'hologramme. L'extraction de cette information est classiquement réalisée par analyse du volume 3D restitué par transformée de Fresnel, transformée de Fourier fractionnaire ou transformée en ondelettes. Plusieurs types d'artefacts apparaissent cependant dans les images restituées: déformation près des bords du support de l'hologramme, focalisation multiple, apparition d'images jumelles.<br /><br />L'analyse de la problématique de traitement des hologrammes numériques sous des angles de traitement du signal et de déconvolution nous permettent de présenter les apports variés de la littérature sous un cadre unifié. Nous suggérons d'utiliser une formulation de type ``problème inverse'' basée sur le modèle physique de formation de l'hologramme pour résoudre les difficultés posées par les artefacts des images restituées. L'algorithme proposé permet de réaliser la détection de micro-particules dans un volume d'étude 4 fois supérieur et avec une précision améliorée d'un facteur 5 par rapport à la technique classique.<br /><br />L'enjeu du traitement rapide d'hologrammes nous a poussés à développer une approche de stéréologie en projection donnant accès à une estimation de la taille moyenne ou de la distribution d'orientations d'une population de micro-objets.

Dans ce travail, nous étudions le cadre de la morphologie mathématique sur les complexes simpliciaux. Complexes simpliciaux sont une structure versatile et largement utilisée pour représenter des données multidimensionnelles, telles que des maillages, qui sont des complexes tridimensionnels, ou des graphes, qui peuvent être interprétées comme des complexes bidimensionnels. La morphologie mathématique est l'un des cadres les plus puissants pour le traitement de l'image, y compris le traitement des structures numériques, et est largement utilisé pour de nombreuses applications. Toutefois, les opérateurs de morphologie mathématique sur des espaces complexes simpliciaux n'est pas un concept entièrement développé dans la littérature. Dans ce travail, nous passons en revue certains opérateurs classiques des complexes simpliciaux sous la lumière de la morphologie mathématique, de montrer qu'ils sont des opérateurs de morphologie. Nous définissons certains treillis de base et les opérateurs agissant sur ces treillis: dilatations, érosions, ouvertures, fermetures et filtres alternés séquentiels, et aussi leur extension à simplexes pondérés. Cependant, les principales contributions de ce travail sont ce que nous appelions les opérateurs dimensionnels, petites et polyvalents opérateurs qui peuvent être utilisés pour définir de nouveaux opérateurs sur les complexes simpliciaux, qui garde les propriétés de la morphologie mathématique. Ces opérateurs peuvent également être utilisés pour exprimer pratiquement n'importe quel opérateur dans la littérature. Nous illustrons les opérateurs définis et nous comparons les filtres alternés séquentiels contre filtres définis dans la littérature, où nos filtres présentent de meilleurs résultats pour l'enlèvement du petit, intense bruit des images binaires / In this work we study the framework of mathematical morphology on simplicial complex spaces. Simplicial complexes are a versatile and widely used structure to represent multidimensional data, such as meshes, that are tridimensional complexes, or graphs, that can be interpreted as bidimensional complexes. Mathematical morphology is one of the most powerful frameworks for image processing, including the processing of digital structures, and is heavily used for many applications. However, mathematical morphology operators on simplicial complex spaces is not a concept fully developped in the literature. In this work, we review some classical operators from simplicial complexes under the light of mathematical morphology, to show that they are morphology operators. We define some basic lattices and operators acting on these lattices: dilations, erosions, openings, closings and alternating sequential filters, including their extension to weighted simplexes. However, the main contributions of this work are what we called dimensional operators, small, versatile operators that can be used to define new operators on simplicial complexes, while mantaining properties from mathematical morphology. These operators can also be used to express virtually any operator from the literature. We illustrate all the defined operators and compare the alternating sequential filters against filters defined in the literature, where our filters show better results for removal of small, intense, noise from binary images

L'extension de la morphologie mathématique au domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en traitement et analyse d'images n'est pas élémentaire. La majorité des approches se sont focalisées sur la formulation mathématique des opérateurs sans prendre en compte le sens physique ou perceptuel de l'information couleur/spectrale.Les outils développés dans ce travail s'inscrivent dans un nouveau formalisme générique basé sur une fonction de distance. Cette construction permet d'utiliser les opérateurs morphologiques dans le domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en adaptant la fonction de distance. De plus, le choix de la fonction de distance rend les opérateurs valides au sens de la perception ou de la physique.Face aux nombre croissant d'approches existantes, des critères de sélection ont été développés afin de les comparer les différentes écritures de morphologie mathématique. Ces critères sont basés sur le respect des propriétés théoriques des opérateurs, sur les propriétés métrologiques et sur l'efficacité numérique.Grâce à un formalisme prenant en compte l'information perceptuelle de la couleur et intégrant une définition valide des éléments structurants non-plats, deux types d'opérateurs de plus haut niveau ont été définis. Le premier est un détecteur d'objets spatio-colorimétrique passant par la définition d'un gabarit spatial et vectoriel. Le second, est le calcul de spectres de textures vectoriels. L'extension des deux propos au spectral a été réalisé et ouvre de nouvelles questions scientifiques. / Mathematical morphology extension to colour or multi/hyperspectral domain in image processing is not straightforward. Most approaches have focused on the mathematical translation of the operators without taking into account the physical or perceptual sense of colour/spectral information. The developed tools in this work are part of a new generic formalism based on adistance function. This construction allows using morphological operators in colour or multi/hyperspectral domain by adapting the distance function. Moreover, the distance function choice validates the operators in the perceptual or physical sense.In front of the increasing number of existing approaches, selection criteria are developed in order to compare the different mathematical morphology constructions. These criteria are based on the validation of the theoretical properties of operators, on the metrological properties and the computational efficiency.With a formalism taking into account the perceptual information of colour and integrating a valid defnition of non-flat structuring elements, two kinds of highest level operators are defned. The frst is a spatial-colorimetric object detector through the defnition of a vectorial and spacial template. The second is the computation of vectorial texture spectra. The spectral extension for both tools is made and opens new scientifc questions.

Grâce aux informations spatiales et spectrales qu'elle apporte, l'imagerie multispectrale de la peau est devenue un outil incontournable de la dermatologie. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l’intérêt de cet outil pour la cosmétologie à travers trois études : la détection d'un fond de teint, l'évaluation de l'âge et la mesure de la rugosité.Une base d'images multispectrales de peau est construite à l'aide d'un système à multiples filtres optiques. Une phase de prétraitement est nécessaire à la standardisation et à la mise en valeur de la texture des images.Les matrices de covariance des acquisitions peuvent être représentées dans un espace multidimensionnel, ce qui constitue une nouvelle approche de visualisation de données multivariées. De même, une nouvelle alternative de réduction de la dimensionnalité basée sur l'ACP est proposée dans cette thèse. L'analyse approfondie de la texture des images multispectrales est réalisée : les paramètres de texture issus de la morphologie mathématique et plus généralement de l'analyse d'images sont adaptés aux images multivariées. Dans cette adaptation, plusieurs distances spectrales sont expérimentées, dont une distance intégrant le modèle LIP et la métrique d'Asplünd.Les résultats des prédictions statistiques générées à partir des données de texture permettent de conclure quant à la pertinence du traitement des données et de l'utilisation de l'imagerie multispectrale pour les trois études considérées. / Thanks to its precision in spatial and spectral domain, multispectral imaging has become an essential tool in dermatology. This thesis focuses on the interest of this technology for cosmetological parameters assessment through three different studies: the detection of a foundation make-up, age assessment and roughness measurement.A database of multispectral skin images is build using a multiple optical filters system. A preprocessing step allows to standardize those texture images before their exploitation.Covariance matrices of mutispectral acquisitions can be displayed in a multidimensional scaling space which is a novel way to represent multivariate data sets. Likewise, a new dimensionality reduction algorithm based on PCA is proposed in this thesis.A complete study of the images texture is performed: texture features from mathematical morphology and more generally from image analysis are expanded to the case of multivariate images. In this process, several spectral distances are tested, among which a new distance associating the LIP model to the Asplund metric.Statistical predictions are generated from texture data. Thoses predictions lead to a conclusion about the data processing efficiency and the relevance of multispectral imaging for the three cosmetologic studies.

Le but de ce travail est de fournir une méthode de reconstruction stéréoscopique capable d'estimer la topographie des catalyseurs à partir d'images MEB. Les méthodes stéréo standard ne permettent pas d'évaluer des reconstructions 3D de bonne qualité en raison de la surface homogène de ces échantillons. Bien que particulièrement prononcé sur nos catalyseurs, le manque de texture est un problème courant dans la reconstruction stéréo, et aucune solution idéale n'a encore été trouvée.Notre approche principale à ce problème est de combiner les méthodes stéréo existantes avec la segmentation hiérarchique des images de l’échantillon. En effet, la morphologie mathématique fournit des outils efficaces permettant de diviser une image en régions et sous-régions. Nous avons utilisé ces outils pour affiner et compléter les reconstructions 3D.La méthode que nous avons développé estime des reconstructions 3D moins bruitées et plus précises que les méthodes existantes. L'approche fournit également des informations supplémentaires: la segmentation finalement retenue ainsi que la carte indiquant l’orientation de chaque région sont des données intéressantes qui peuvent être utilisées pour affiner la compréhension des catalyseurs.Bien que le but de cette thèse soit très spécifique, l'approche proposée est généraliste. Elle a été notamment testée sur la base Middlebury et les résultats obtenus sont comparables et parfois meilleurs que les méthodes de pointe.L’approche pourrait aussi être étendue à d’autres cas d’utilisation. Tant que des données spatiales sont combinées avec une image, notre méthode TDSR peut être utilisée pour améliorer et compléter ces données spatiales. Les images RGBD et la segmentation sémantique sont quelques exemples d'applications potentielles. / The aim of this work is to provide a stereo reconstruction method able to estimate the topography of catalysts from SEM images. Standard stereo methods fail to evaluate adequate 3D reconstructions because of the homogeneous surface of these samples. Though particularly pronounced on our catalysts, the lack of texture is a common issue in stereo reconstruction, and no ideal solution has yet been found.Our main approach to this issue is to combine existing stereo methods with the hierarchical segmentation of the sample's images. Indeed, Mathematical Morphology provides efficient tools that divide an image into regions and subregions. We have used these tools to refine and complete the 3D reconstructions.The method we have developed estimates 3D reconstructions that are less noisy and more precise than state of the art methods. The approach also provides additional information: the final segmentation as well as the normal map are interesting data that can be used to refine the understanding of the catalysts.Though this thesis' purpose is very specific, the proposed approach is general.It has been notably used in the Middlebury database which contains images of in-door scenes, and obtained results were comparable and sometimes better than state of the art methods.It could also be extended to other uses. As long as spatial data is combined with an image, our TDSR method can be used to refine it. RGBD images and semantic segmentation are a few potential applications.

La morphologie mathématique est une théorie puissante pour l’analyse d’images 2 D. Elle se base sur la dilatation et l’érosion, qui correspondent à l’addition et la soustraction de Minkowski. Afin d’analyser des maillages 3D par morphologie mathématique, on doit disposer d’algorithmes performants et robustes pour le calcul exact de l’addition et de la soustraction pour ces maillages. Malheureusement, les travaux existants sont, soit approximés, soit non robustes ou limités par des contraintes. Aucun travail n’a traité la différence. Ces difficultés sont dues au fait qu’un maillage représente une surface linéaire par morceaux englobant un ensemble contenu et non dénombrable. Nous avons introduit la notion de sommets contributeurs et nous avons développé un algorithme efficace et robuste pour le calcul de la somme de polyèdres convexes. Nous l’avons par la suite adapté et proposé deux algorithmes performants pour la somme d’une paire de polyèdres non convexe/convexe, tout en gérant correctement les polyèdres complexes, les situations de non-variété ainsi que les changements topologiques. Nous avons également démontré la dualité des sommets contributeurs et nous l’avons exploité pour développer la première approche du calcul exact et efficace de la différence de polyèdres convexes. La dualité des sommets contributeurs ainsi que la robustesse et l’efficacité de nos approches motivent le développement d’une approche unifiée pour l’addition et la soustraction de polyèdres quelconques, ce qui permettra d’appliquer des traitements morphologiques à des maillages 3D. D’autres domaines tels que l’imagerie médicale, la robotique, la géométrie ou la chimie pourront en tirer profit / Mathematical morphology is a powerful theory for the analysis of 2D digital images. It is based on dilation and erosion, which correspond to Minkowski addition and subtraction. To be able to analyze 3D meshes using mathematical morphology, we must use efficient and robust algorithms for the exact computation of the addition and subtraction of meshes. Unfortunately, existing approaches are approximated, non-robust or limited by some constraints. No work has addressed the difference. These difficulties come from the the fact that a mesh represents a piecewise linear surface bounding a continuous and uncountable set. We introduced the concept of contributing vertices and developed an efficient and robust algorithm for the computation of the Minkowski sum of convex polyhedra. After that, we adapted and proposed two efficient algorithms for the computation of the Minkowski sum of a non-convex/convex pair of polyhedra, while properly handling complex polyhedra, non-manifold situations and topological changes. We also demonstrated the duality of the contributing vertices concept and exploited it to develop the first approach for the efficient and exact computation of the Minkowski difference of convex polyhedra. The duality of the contributing vertices concept as well as the robustness and efficiency of our approaches motivate the development of a unified approach for the Minkowski addition and subtraction of arbitrary polyhedral, which will permit the morphological analysis of 3D meshes. Other areas such as medical imaging, robotics, geometry or chemistry may benefit from our approaches

Les propriétés physiques macroscopiques des matériaux granulaires découlent directement de leurs micro-structures. L'étude de tels matériaux nécessite la segmentation de leur structures 3D à partir d'images acquises par CT-scans. Cependant, ces images sont parfois difficiles à analyser, car de nombreux défauts et artefactes de reconstruction peuvent apparaître. Obtenir des structures 3D proches des données réelles nécessite un filtrage adapté, qui ne peut être obtenu que par une analyse approfondie du matériaux.Un filtrage adapté améliore la perception de chacun des grains et la structure 3D peut être alors obtenue par segmentation. La complexité de ces structures rend la tâche difficile : les grains qui la représentent prennent des formes irrégulières, allongées et pas nécessairement convexes. Ces grains sont généralement fortement agglomérés et difficiles à séparer. De plus, des phénomènes de fracturation sont fréquemment observés. Les grains sont éclatés en petits fragments pouvant s'éloigner de la position d'origine du grain.Dans le cadre de cette thèse, une chaîne complète de segmentation est présentée. Les données brutes d'acquisition sont tout d'abord filtrés et pré-traités pour en extraire un certain nombre de mesures statistiques , telles que le nombre de phase, le nombre de grains de chaque phase, la distribution des tailles de grains et l'identification spectral de chaque phase. Une première segmentation grossière est effectuée en utilisant la transformation de ligne de partage des eaux. Une hiérarchie des contours obtenus permet d'éliminer la sur-segmentation. Enfin, une méthode permettant d'évaluer la similitude entre deux bords adjacents est présenté, et nous permettera de réassembler les grains fragmentés, dont les fragments ont été dispersés.Les acquitions par CT-scan sont conséquentes et leur étude nécessite une utilisation efficace des architectures récentes de calcul. Le choix de la chaîne de traitement est basé sur l'étude de l'état de l'art et son application aux données 3D, avec comme objectif d'équilibrer les coûts de traitement et la qualité de la segmentation. Une nouvelle méthode de segmentation nous permet d'atteindre de meilleurs performances en améliorant également la qualité des résultats. Enfin, deux nouveaux algorithmes sont proposés pour la détection de composantes connexes et la transformation de ligne de partage des eaux. / The physical properties of granular materials on a macroscopic scale derive from their microstructures. The segmentation of CT-images of this type of material is the first step towards simulation and modeling but it is not a trivial task. However, the quality of those images is often affected by the presence of noise and reconstruction artefacts. Obtaining 3D structures that fit the reality requires an adapted filter, which can only be obtained by a complete analysis of the material.This adapted filter enhances each grain and the full structure of the material is obtained by segmentation. However, non-spherical, elongated or non-convex objects fail to be separated with classical methods. Moreover, grains are commonly fragmented due to external conditions. Grains are ground into multiple fragments of different shape and volume; those fragments drift from one another in the binder phase.In this thesis, a complete process chain is proposed to segment complex structures that can be acquired by CT-scan. The raw data is first filtered and processed, and statistical features are extracted such as the number of phases, the number of grains of each phase, the size distribution and spectral identification of the phases. A primary segmentation is performed to identify every connection between touching grains and is based on the watershed transform. A hierarchy is built on the obtained contours to eliminate over-segmentation. Reconstruction of grains from fragments is achieved using affinities that match the local thickness and the regularity of the interface.Typical CT-images are voluminous, and the study of granular materials requires efficient use of modern computing architectures. Studying the state-of-the-art and its application to 3D data has oriented our choice has allowed us to balance the quality of segmentation and the computing cost. A novel segmentation method allows for higher performances while improving the quality of the result. Finally, two new algorithms are proposed for the labeling of connected components and for the watershed transformation.

Cette thèse porte sur l'extraction de descripteurs hiérarchiques et multi-échelles d'images, en vue de leur interprétation, caractérisation et segmentation. Elle se décompose en deux parties.La première partie expose des éléments théoriques et méthodologiques sur l'obtention de classifications hiérarchiques des nœuds d'un graphe valué aux arêtes. Ces méthodes sont ensuite appliquées à des graphes représentant des images pour obtenir différentes méthodes de segmentation hiérarchique d'images. De plus, nous introduisons différentes façons de combiner des segmentations hiérarchiques. Nous proposons enfin une méthodologie pour structurer et étudier l'espace des hiérarchies que nous avons construites en utilisant la distance de Gromov-Hausdorff entre elles.La seconde partie explore plusieurs applications de ces descriptions hiérarchiques d'images. Nous exposons une méthode pour apprendre à extraire de ces hiérarchies une bonne segmentation de façon automatique, étant donnés un type d'images et un score de bonne segmentation. Nous proposons également des descripteurs d'images obtenus par mesure des distances inter-hiérarchies, et exposons leur efficacité sur des données réelles et simulées. Enfin, nous étendons les potentielles applications de ces hiérarchies en introduisant une technique permettant de prendre en compte toute information spatiale a priori durant leur construction. / This thesis deals with the extraction of hierarchical and multiscale descriptors on images, in order to interpret, characterize and segment them. It breaks down into two parts.The first part outlines a theoretical and methodological approach for obtaining hierarchical clusterings of the nodes of an edge-weighted graph. In addition, we introduce different approaches to combine hierarchical segmentations. These methods are then applied to graphs representing images and derive different hierarchical segmentation techniques. Finally, we propose a methodology for structuring and studying the space of hierarchies by using the Gromov-Hausdorff distance as a metric.The second part explores several applications of these hierarchical descriptions for images. We expose a method to learn how to automatically extract a segmentation of an image, given a type of images and a score of evaluation for a segmentation. We also propose image descriptors obtained by measuring inter-hierarchical distances, and expose their efficiency on real and simulated data. Finally, we extend the potential applications of these hierarchies by introducing a technique to take into account any spatial prior information during their construction.

L'objectif de cette thèse est d'analyser l'évolution des propriétés mécaniques et de transport effectives de roches aquifères,qui sont soumises à une dégradation progressive par attaque chimique due à la dissolution par CO2.L'étude proposée porte sur les conditions à long terme et en champ lointain, lorsque la dégradation de la matrice poreuse peut être supposée homogène à l'échelle de l'échantillon.La morphologie du réseau de pores et du squelette solide définissant les propriétés macroscopiques majeures de la roche (perméabilité, élasticité),la modélisation d'un tel matériau poreux doit être basée sur une caractérisation morphologique et statistique des roches étudiées.Tout d'abord, une méthode de reconstruction inspirée du processus naturel de formation des grès est développée afin d'obtenir des représentations statistiquement équivalentes à de véritables échantillons.Les échantillons générés sont sélectionnés afin de satisfaire les informations morphologiques extraites de l'analyse des images microtomographiques d'échantillons de roche naturelle.Une méthodologie afin d'estimer les propriétés mécaniques équivalentes des échantillons générés, fondées directement sur des maillages réguliers considérés comme images binaires, est présentée.Le comportement mécanique équivalent est obtenu dans le cadre de l'homogénéisation périodique.Mais en raison du manque de périodicité géométrique des échantillons considérés, deux approches différentes sont développées :la reconstruction de VER par symétrie de réflexion ou l'addition d'une couche homogène associée à une méthode de point fixe.L’évolution de la perméabilité est estimée de manière classique en utilisant la méthode de mise à l'échelle dans la forme de la loi de Darcy. Enfin, la dissolution chimique du matériau est abordée par dilatation morphologique de la phase poreuse.De plus, une analyse détaillée de l'évolution des descripteurs morphologiques liée aux modifications de la microstructure lors des étapes de dissolution est présentée.La relation entre les propriétés morphologiques - perméabilité - modules d'élasticité est également fournie.La méthodologie développée dans ce travail pourra être facilement appliquée à d'autres classes de matériaux hétérogènes. / The aim of this thesis is to analyse evolution of effective mechanical and transport properties of rock aquifer, which is subjected to progressive chemical degradation due to CO2 dissolution. The proposed study focuses on long-term and far field conditions, when degradation of porous matrix can be assumed to be homogeneous at sample scale. It is very well known that morphology of pore network and solid skeleton defines important macroscopic properties of the rock (permeability, stiffness). Therefore, modelling of such porous material should be based on morphological and statistical characterisation of investigated rocks. First of all, in order to obtain statistically equivalent representations of real specimen a reconstruction method inspired by natural process of sandstone formation is adapted. Then the selected generated samples satisfy morphological informations which are extracted by analysing microtomography of the natural rock sample. Secondly, a methodology to estimate effective mechanical properties of investigated material, based directly on binary images, is featured. Effective mechanical behaviour is obtain within the framework of periodic homogenization, However due to lack of geometrical periodicity two different approaches are used (reflectional symmetry of considered RVE and a fixed point method, using additional layer spread over the considered geometry). Evolution of permeability is estimated in classical way using upscaling method in the form of Darcy's law. Finally, chemical dissolution of material is tackled in a simplified way by performing morphological dilation of porous phase. Detailed analysis of chosen morphological descriptors evolution, triggered by modifications of microstructures is provided. The relation between morphological properties – permeability – elastic moduli is also provided. The methodology developed in this work could be easily applied to other heterogeneous materials.

Cette thèse s'inscrit dans la thématique classique de l'homogénéisation des milieux hétérogènes linéaires et a pour but l'étude et la prédiction du comportement optique de couches de peintures. L'objectif est double : d'une part caractériser et modéliser la microstructure hétérogène des matériaux utilisés dans les revêtements de peinture, d'autre part prédire le comportement optique de ces matériaux par des moyens numériques, et étudier l'influence de la morphologie sur les propriétés optiques. Ces travaux ont été faits dans le cadre du projet LIMA (Lumière Interaction Matière Aspect), soutenu par l'Agence Nationale de la Recherche et en partenariat avec le groupe PSA. Des images acquises par microscopie électronique à balayage (MEB) sont obtenues de différentes couches de peintures. On y distingue différentes échelles pigmentaires : microscopique et nanoscopique. Des images représentatives des échelles sont alors sélectionnées et segmentées, pour permettre la prise de mesures morphologiques. Ces mesures permettent l'élaboration de modèles aléatoires propres à chacune des échelles. Ces modèles sont ensuite validés, et optimisés pour le cas du modèle nanoscopique à deux échelles. La prédiction du comportement optique des modèles aléatoires de matériaux hétérogènes se fait ici avec l'utilisation de méthodes utilisant les transformées de Fourier rapides (FFT). La théorie de l'optique des milieux composites est rappelée, ainsi que les contraintes et limites des méthodes FFT. L'approximation quasi-statique est une contrainte, impliquant l'application de la méthode FFT au seul modèle nanoscopique. Le comportement optique du modèle nanoscopique optimisé est calculé numériquement, et comparé à celui mesuré de la peinture qui a servi de référence. Les fonctions diélectriques des matériaux constituants de la peinture ont été mesurées à l'ellipsomètre spectroscopique au Musée de Minéralogie des Mines de Paris. Les réponses mesurée et calculées sont comparées entre elles et à des estimations analytiques. Une caractérisation statistique est également faite sur le modèle aléatoire et sur les champs locaux de déplacement diélectrique, par le calcul du volume élémentaire représentatif (VER). / This work presents a numerical and theoretical study of the optical properties of paint layers, in the classical framework of homogenization of heterogeneous media. Objectives are : describing and modeling the heterogenous microstructures used in paint coatings, and predicting the optical response of such materials by numerical ways, depending of the pigments morphology. This work was carried out as part of the LIMA project (Light Interaction Materials Aspect), in partnership with the Agence Nationale de la Recherche and the PSA company. Images of differents paint layers are acquired by scanning electron microscopy (SEM). Different length scales are considered for the microstructures and pigments : microscopic and nanoscopic. Representatives images of these scales are chosen and segmented in order to estimate morphological measurements. Using these measurements, random models are developed depending on the scales. These models, of a multiscale nature, are optimized and validated. The prediction of the optical behaviour of random models describing heterogenous materials is carried out using numerical process based on fast Fourier transforms (FFT). Optics of composite materials theory is introduced, as well as the limits of FFT methods. The quasi-static approximation is a constraint which implies the use of the FFT method on the nanoscopic model only. Dielectric functions of the components of the paint have been measured on macroscopic samples at the Museum of Mineralogy of Mines de Paris by spectroscopic ellipsometry. The optical response of the optimized nanoscopic model is computed and compared to ellipsometry measurements carried out on a reference paint layer. The computed and measured responses are also compared with analytical estimates. In addition, a statistical characterization is made on the random model and the local dielectrical displacement fields, by using the representative volume element (RVE).