Cette thèse aborde le traitement d'images et de vidéos sous l'angle variationnel, c'est-à-dire sous forme d'une énergie dont le minimum est atteint pour la solution. La modélisation adoptée pour formaliser le problème et obtenir ces énergies peut être déterministe ou stochastique. Il est connu que la première approche est équivalente à la classe paramétrique de la seconde. Ce constat nous a amené à faire le choix de la seconde approche a priori plus générale si l'on se débarrasse de l'hypothèse paramétrique. En contrepartie, il s'agit d'être capable d'exprimer et d'estimer une énergie en fonction des données alors interprétées comme des échantillons d'une variable aléatoire. Ce premier obstacle est classiquement surmonté par l'emploi de méthodes à noyau fixe sur des lois marginales, autrement dit, en supposant les canaux de données indépendants entre eux. Or cet obstacle en cache deux autres : l'inhomogénéité de la répartition des échantillons dans leur espace d'appartenance et leur faible densité dans cet espace. Ces difficultés, ainsi que l'hypothèse d'indépendance mentionnée plus haut, sont d'autant plus pénalisantes que le modèle proposé pour les données est de grande dimension (canaux couleur, mais aussi ajouts d'autres canaux pour prendre en compte les structures locales des images). Au fondement d'estimateurs de mesures statistiques telle que l'entropie, l'idée du kième plus proche voisin permet de résoudre les difficultés évoquées en s'adaptant à la densité locale des données, en considérant les canaux conjointement, et ce quelle que soit leur nombre. Dans ce contexte, nous proposons une approche statistique générale inspirée de la théorie de l'information, dédiée aux approches variationnelles car estimant efficacement des énergies en haute dimension, permettant le calcul de leur dérivée et pouvant estimer localement des probabilités. Ce cadre est appliqué aux trois problèmes de traitement d'images ou de vidéos que sont l'estimation de flot optique, le suivi d'objets vidéos et la segmentation. Ce point de vue, en permettant de limiter sinon de s'affranchir du problème de la dimension des données, autorise la définition de nouvelles mesures et lois de probabilités plus adaptées aux images naturelles. Certains travaux en suivi d'objets et en segmentation ont conduit à des implémentations industrielles.

Thèse doctorat : Mathématiques et applications : Rennes 1 : 2007. / Bibliogr. p. 227-236.

Résumé : Le présent travail de thèse est une contribution à l'analyse et à la modélisation du comportement micromécanique d'un multicristal en AMF. Il est fondé sur l'exploitation de la richesse des mesures de champs cinématiques locaux dans le multicristal en vue de l'investigation des mécanismes gouvernant le comportement mécanique à l'échelle microscopique : transformation de phases, .... L'analyse et la modélisation de ces micromécanismes ont contribué, d'une part, à la mise en place du modèle à fort contenu physique reliant les causes et les effets des phénomènes mécaniques étudiés et d'autre part, à l'identification des paramètres régissant le modèle rhéologique. Le travail de thèse présente trois objectifs : le premier est le développement d'une approche expérimentale dédiée à la mesure de champs cinématiques à l'échelle microscopique sur un multicristal en alliage à mémoire de forme de type Cu-Al-Be. La mesure cinématique est réalisée par la technique de corrélation d'images numériques. Les champs de déplacement puis de déformation sont ensuite extraits par un traitement numérique à l'aide du logiciel de corrélation d'images CORRELI-Q4. Le deuxième objectif est la mise en place d'une méthodologie de couplage entre simulations numériques du comportement du multicristal et la mesure des champs cinématiques à l'échelle de la microstructure. Le troisième but visé dans ce travail est la mise en œuvre d'une méthode d'identification basée sur la minimisation d'une norme énergétique formulée par l'erreur en relation de comportement. La méthode d'identification est appliquée à l'échelle de la microstructure afin d'estimer les paramètres du comportement mécanique du multicristal à partir du champ cinématique mesuré.

Dans cette thèse nous proposons quelques contributions à l'analyse variationnelle dans les espaces métriques et à l'optimisation : régularité métrique, théorie métrique des points critiques, sensibilité de constantes de Hoffman, stabilité en programmation quadratique. Dans le cas polyèdral nous établissons des formules explicites de constantes de Hoffman des polyèdres avec égalités explicites. Ensuite, en mettant en évidence le caractère lipschitzien de ces constantes, nous calculons le sous-différentiel de Clarke des fonctions associées. Nous faisons également une revue de la régularité métrique des multi-applications, et nous traitons la stabilité d'un problème quadratique convexe. La considération du concept de pente faible, et donc des techniques de déformation appropriées, nous permet d'établir des résultats de stabilité homotopique des points critiques isolés des fonctions continues.

Cette thèse traite de l'utilisation de méthodes séquentielles et variationnelles de suivi pour des problèmes de suivi dans des séquences d'images. Ces méthodes cherchent à estimer l'état d'un système à partir d'un modèle d'évolution dynamique et d'un ensemble d'observations bruitées et généralement incomplètes de l'état. Ces techniques sont appliquées à divers problèmes de vision par ordinateur: le suivi de courbe, l'estimation de champs de mouvement fluide et le suivi couplé de courbe et de champs de vecteurs. Nous montrons comment l'assimilation de données permet de gérer des occultations totales pendant le suivi d'objets sur une séquence d'images. Nous nous intéressons enfin à l'estimation de mouvement de couches atmosphériques à partir d'images satellitaires, puis étudions l'estimation de coefficients associés à des systèmes dynamiques réduits associés à la visualisation d'écoulements expérimentaux.