La technique de reconstruction de forme par lumière structurée (ou projection de motifs) permet d’acquérir la topographie d’une surface objet avec une précision et un échantillonnage de points dense, de manière strictement non invasive. Pour ces raisons, elle fait depuis plusieurs années l’objet d’un fort intérêt. Les travaux présentés ici ont pour objectif d’adapter cette technique aux conditions sévères des expériences de physique des chocs : aspect monocoup, grande brièveté des phénomènes, diversité des échelles d’observation (de quelques millimètres au décimètre). Pour répondre à ces exigences, nous proposons de réaliser un dispositif autour d’un système d’imagerie rapide par éclairage laser nanoseconde, présentant des performances éprouvées et bien adaptées. La première partie des travaux s’intéresse à analyser les phénomènes prépondérants pour la qualité des images. Nous montrons quels sont les contributeurs principaux à la dégradation des signaux, et une technique efficace de lissage du speckle par fibrage est présentée. La deuxième partie donne une formulation projective de la reconstruction de forme ; celle-ci est rigoureuse, ne nécessitant pas de travailler dans l’approximation de faible perspective, ou de contraindre la géométrie de l’instrument. Un protocole d’étalonnage étendant la technique DLT (Direct Linear Transformation) aux systèmes à lumière structurée est proposé. Le modèle permet aussi, pour une expérience donnée, de prédire les performances de l’instrument par l’évaluation a priori des incertitudes de reconstruction. Nous montrons comment elles dépendent des paramètres du positionnement des sous-ensembles et de la forme-même de l’objet. Une démarche d’optimisation de la configuration de l’instrument pour une reconstruction donnée est introduite. La profondeur de champ limitant le champ objet minimal observable, la troisième partie propose de l’étendre par codage pupillaire : une démarche de conception originale est exposée. L’optimisation des composants est réalisée par algorithme génétique, sur la base de critères et de métriques définis dans l’espace de Fourier. Afin d’illustrer les performances de cette approche, un masque binaire annulaire a été conçu, réalisé et testé expérimentalement. Il corrige des défauts de mise au point très significatifs (Ψ≥±40 radians) sans impératif de filtrage de l’image. Nous montrons aussi que ce procédé donne accès à des composants tolérant des défauts de mise au point extrêmes (Ψ≈±100 radians , après filtrage). La dernière partie présente une validation expérimentale de l’instrument dans différents régimes, et à différentes échelles. Il a notamment été mis en œuvre sur l’installation LULI2000, où il a permis de mesurer dynamiquement la déformation et la fragmentation d’un matériau à base de carbone (champs millimétriques). Nous présentons également les mesures obtenues sous sollicitation pyrotechnique sur un revêtement de cuivre cylindrique de dimensions décimétriques. L’apparition et la croissance rapide de déformations radiales submillimétriques est mesurée à la surface du revêtement. / A Structured Light System (SLS) is an efficient means to measure a surface topography, as it features both high accuracy and dense spatial sampling in a strict non-invasive way. For these reasons, it became in the past years a technique of reference. The aim of the PhD is to bring this technique to the field of shock physics. Experiments involving shocks are indeed very specific: they only allow single-shot acquisition of extremely short phenomena occurring under a large range of spatial extensions (from a few mm to decimeters). In order to address these difficulties, we have envisioned the use of a well-known high-speed technique: pulsed laser illumination. The first part of the work deals with the evaluation of the key-parameters that have to be taken into account if one wants to get sharp acquisitions. The extensive study demonstrates that speckle effect and depth of field limitation are of particular importance. In this part, we provide an effective way to smooth speckle in nanosecond regime, leaving 14% of residual contrast. Second part introduces an original projective formulation for object-points reconstruction. This geometric approach is rigorous; it doesn’t involve any weak-perspective assumptions or geometric constraints (like camera-projector crossing of optical axis in object space). From this formulation, a calibration procedure is derived; we demonstrate that calibrating any structured-light system can be done by extending the Direct Linear Transformation (DLT) photogrammetric approach to SLS. Finally, we demonstrate that reconstruction uncertainties can be derived from the proposed model in an a priori manner; the accuracy of the reconstruction depends both on the configuration of the instrument and on the object shape itself. We finally introduce a procedure for optimizing the configuration of the instrument in order to lower the uncertainties for a given object. Since depth of field puts a limitation on the lowest measurable field extension, the third part focuses on extending it through pupil coding. We present an original way of designing phase components, based on criteria and metrics defined in Fourier space. The design of a binary annular phase mask is exhibited theoretically and experimentally. This one tolerates a defocus as high as Ψ≥±40 radians, without the need for image processing. We also demonstrate that masks designed with our method can restore extremely high defoci (Ψ≈±100 radians) after processing, hence extending depth of focus by amounts unseen yet. Finally, the fourth part exhibits experimental measurements obtained with the setup in different high-speed regimes and for different scales. It was embedded on LULI2000 high energy laser facility, and allowed measurements of the deformation and dynamic fragmentation of a sample of carbon. Finally, sub-millimetric deformations measured in ultra-high speed regime, on a cylinder of copper under pyrotechnic solicitation are presented.

Dans le circuit de la greffe de cornée, l'endothélium de chaque greffon est observé en microscopie optique conventionnelle afin de vérifier que sa densité cellulaire est suffisante pour maintenir une bonne transparence après l'opération. Les greffons étant conservés dans un milieu spécifique, ils sont imprégnés de liquide et présentent donc des plis qui perturbent l'observation et le comptage des cellules. Ce problème pratique est à l'origine d’une étude théorique sur les concepts de profondeur de champ étendue et de shape-from-focus. A partir d'une séquence d'images acquise par sectionnement optique, les informations les plus nettes permettent d'une part d'accéder à la topographie de la surface observée et d'autre part de restaurer l'image de sa texture. Une reconstruction surfacique 3-D est alors obtenue en projetant la texture sur la topographie. Cette thèse considère essentiellement l’étape fondamentale de mesure de netteté du processus de reconstruction. Des nouvelles mesures génériques offrant une haute sensibilité à la netteté sont introduites. De par une stratégie 3-D originale au travers de la séquence d'images, une autre mesure très robuste au bruit est proposée. Toutes ces mesures sont testées sur des données simulées puis diverses acquisitions réelles en microscopie optique conventionnelle et comparées aux méthodes de la littérature. Par ailleurs, la mesure 3-D améliore nettement les reconstructions d'endothéliums cornéens à partir de leurs acquisitions particulièrement perturbées (inversions de contraste). Un processus itératif complet de reconstruction 3-D d’endothéliums cornéens est finalement décrit, aboutissant à des résultats solides et exploitables. / In the cornea transplant process, each graft endothelium is observed by conventional optical microscopy to check that its cell density is sufficient to maintain a proper transparency after the transplantation. The grafts are stored in a specific preservation medium, they are thus impregnated with fluid and therefore exhibit folds which make cell observation and counting difficult. This practical issue led to the following theoretical study about the so-called concepts: extended-depth-of-field and shape-from-focus. Throughout a sequence of images acquired by optical sectioning, the in-focus information allows on the one hand to recover the topography of the observed surface and on the other hand to restore the image of its texture. A 3-D reconstruction is then obtained by mapping the texture onto the topography. This thesis basically considers the fundamental step of the reconstruction process that is the focus measurement. New generic focus measurements exhibiting high sharpness sensitivity are introduced. Another one offering high noise robustness is proposed, due to an original 3-D strategy through the image sequence, unlike traditional methods that operate in 2-D. All of them are tested on simulated data and various real acquisitions, and compared to the state-of-the-art methods. Furthermore, the aforementioned 3-D focus measurement clearly improves the 3-D surface reconstructions of the corneal endotheliums from their particularly disturbed acquisitions (contrast reversals). A complete iterative process of 3-D reconstruction of the corneal endothelial surfaces is finally described, resulting in solid results that can already be transferred to cornea banks.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs. / This work presents two new and simple human gait analysis systems based on a depth camera (Microsoft Kinect) placed in front of a subject walking on a conventional treadmill, capable of detecting a healthy gait from an impaired one. The first system presented relies on the fact that a normal walk typically exhibits a smooth motion (depth) signal, at each pixel with less high-frequency spectral energy content than an abnormal walk. This permits to estimate a map for that subject, showing the location and the amplitude of the high-frequency spectral energy (HFSE). The second system analyses the patient's body parts that have an irregular movement pattern, in terms of periodicity, during walking. Herein we assume that the gait of a healthy subject exhibits anywhere in the human body, during the walking cycles, a depth signal with a periodic pattern without noise. From each subject’s video sequence, we estimate a saliency color map showing the areas of strong gait irregularities also called aperiodic noise energy. Either the HFSE or aperiodic noise energy shown in the map can be used as a good indicator of possible pathology in an early, fast and reliable diagnostic tool or to provide information about the presence and extent of disease or (orthopedic, muscular or neurological) patient's problems. Even if the maps obtained are informative and highly discriminant for a direct visual classification, even for a non-specialist, the proposed systems allow us to automatically detect maps representing healthy individuals and those representing individuals with locomotor problems.

L'accès aux séquences d'images 3D s'est aujourd'hui démocratisé, grâce aux récentes avancées dans le développement des capteurs de profondeur ainsi que des méthodes permettant de manipuler des informations 3D à partir d'images 2D. De ce fait, il y a une attente importante de la part de la communauté scientifique de la vision par ordinateur dans l'intégration de l'information 3D. En effet, des travaux de recherche ont montré que les performances de certaines applications pouvaient être améliorées en intégrant l'information 3D. Cependant, il reste des problèmes à résoudre pour l'analyse et la segmentation de scènes intérieures comme (a) comment l'information 3D peut-elle être exploitée au mieux ? et (b) quelle est la meilleure manière de prendre en compte de manière conjointe les informations couleur et 3D ? Nous abordons ces deux questions dans cette thèse et nous proposons de nouvelles méthodes non supervisées pour la classification d'images 3D et la segmentation prenant en compte de manière conjointe les informations de couleur et de profondeur. A cet effet, nous formulons l'hypothèse que les normales aux surfaces dans les images 3D sont des éléments à prendre en compte pour leur analyse, et leurs distributions sont modélisables à l'aide de lois de mélange. Nous utilisons la méthode dite « Bregman Soft Clustering » afin d'être efficace d'un point de vue calculatoire. De plus, nous étudions plusieurs lois de probabilités permettant de modéliser les distributions de directions : la loi de von Mises-Fisher et la loi de Watson. Les méthodes de classification « basées modèles » proposées sont ensuite validées en utilisant des données de synthèse puis nous montrons leur intérêt pour l'analyse des images 3D (ou de profondeur). Une nouvelle méthode de segmentation d'images couleur et profondeur, appelées aussi images RGB-D, exploitant conjointement la couleur, la position 3D, et la normale locale est alors développée par extension des précédentes méthodes et en introduisant une méthode statistique de fusion de régions « planes » à l'aide d'un graphe. Les résultats montrent que la méthode proposée donne des résultats au moins comparables aux méthodes de l'état de l'art tout en demandant moins de temps de calcul. De plus, elle ouvre des perspectives nouvelles pour la fusion non supervisée des informations de couleur et de géométrie. Nous sommes convaincus que les méthodes proposées dans cette thèse pourront être utilisées pour la classification d'autres types de données comme la parole, les données d'expression en génétique, etc. Elles devraient aussi permettre la réalisation de tâches complexes comme l'analyse conjointe de données contenant des images et de la parole / Access to the 3D images at a reasonable frame rate is widespread now, thanks to the recent advances in low cost depth sensors as well as the efficient methods to compute 3D from 2D images. As a consequence, it is highly demanding to enhance the capability of existing computer vision applications by incorporating 3D information. Indeed, it has been demonstrated in numerous researches that the accuracy of different tasks increases by including 3D information as an additional feature. However, for the task of indoor scene analysis and segmentation, it remains several important issues, such as: (a) how the 3D information itself can be exploited? and (b) what is the best way to fuse color and 3D in an unsupervised manner? In this thesis, we address these issues and propose novel unsupervised methods for 3D image clustering and joint color and depth image segmentation. To this aim, we consider image normals as the prominent feature from 3D image and cluster them with methods based on finite statistical mixture models. We consider Bregman Soft Clustering method to ensure computationally efficient clustering. Moreover, we exploit several probability distributions from directional statistics, such as the von Mises-Fisher distribution and the Watson distribution. By combining these, we propose novel Model Based Clustering methods. We empirically validate these methods using synthetic data and then demonstrate their application for 3D/depth image analysis. Afterward, we extend these methods to segment synchronized 3D and color image, also called RGB-D image. To this aim, first we propose a statistical image generation model for RGB-D image. Then, we propose novel RGB-D segmentation method using a joint color-spatial-axial clustering and a statistical planar region merging method. Results show that, the proposed method is comparable with the state of the art methods and requires less computation time. Moreover, it opens interesting perspectives to fuse color and geometry in an unsupervised manner. We believe that the methods proposed in this thesis are equally applicable and extendable for clustering different types of data, such as speech, gene expressions, etc. Moreover, they can be used for complex tasks, such as joint image-speech data analysis

Les signaux électroencéphalographiques enregistrés chez les patients épileptiques reflètent, en dehors des périodes correspondant aux crises d'épilepsie, des signaux transitoires appelés "activités épileptiformes" (AE). L'analyse des AE peut contribuer à l'étude des épilepsies partielles pharmaco-résistantes. Une méthode de caractérisation de la dynamique spatio-temporelle des AE dans des signaux EEG de profondeur est présentée dans ce document. La méthode est constituée de quatre étapes:<br /><br />1. Détection des AE monovoie. La méthode de détection, qui repose sur une approche heuristique, utilise un banc de filtres en ondelettes pour réhausser la composante pointue des AE (généralement appelée "spike" dans la littérature). La valeur moyenne des statistiques obtenues en sortie de chaque filtre est ensuite analysée avec un algorithme de Page-Hinkley dans le but de détecter des changements abrupts correspondant aux spikes.<br /><br />2. Fusion des AE. Cette procédure recherche des co-occurrences entre AE monovoie à l'aide d'une fenêtre glissante puis forme des AE multivoies.<br /><br />3. Extraction des sous-ensembles de voies fréquement et significativement activées lors des AE multivoies (appelés "ensembles d'activation").<br /><br />4. Evaluation de l'éxistence d'un ordre d'activation temporel reproductible (éventuellement partiel) au sein de chaque ensemble d'activation.<br /><br />Les méthodes proposées dans chacune des étapes ont tout d'abord été évaluées à l'aide de signaux simulés (étape 1) ou à l'aide de models Markoviens (étapes 2-4). Les résultats montrent que la méthode complète est robuste aux effets des fausses-alarmes. Cette méthode a ensuite été appliquée à des signaux enregistrés chez 8 patients (chacun contenant plusieurs centaines d'AE). Les résultats indiquent une grande reproductibilité des distributions spatio-temporelles des AE et ont permis l'identification de réseaux anatomo-fonctionnels spécifiques.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse aborde la problématique de compression des vidéos multi-vues avec pour pilier un souci constant du respect de la perception humaine du media, dans le contexte de la vidéo 3D. Les études et les choix portés durant cette thèse se veulent orientés par la recherche de la meilleure qualité perçue possible des vues synthétisées. L'enjeu des travaux que de cette thèse réside dans l'investigation de nouvelles techniques de compression des données multi-view-plus-depth (MVD) limitant autant que possible les dégradations perceptibles sur les vues synthétisées à partir de ces données décodées. La difficulté vient du fait que les sources de dégradations des vues synthétisées sont d'une part multiples et d'autre part difficilement mesurables par les techniques actuelles d'évaluation de qualité d'images. Pour cette raison, les travaux de cette thèse s'articulent autour de deux axes principaux: l'évaluation de la qualité des vues synthétisées ainsi que les artefacts spécifiques et l'étude de schémas de compression des données MVD aidée de critères perceptuels. Durant cette thèse nous avons réalisé des études pour caractériser les artefacts liés aux algorithmes DIBR. Les analyses des tests de Student réalisés à partir des scores des tests de Comparaisons par paires et ACR-HR ont permis de déterminer l'adéquation des méthodes d'évaluation subjective de qualité pour le cas des vues synthétisées. L'évaluation des métriques objectives de qualité d'image/vidéo ont également permis d'établir leur corrélation avec les scores subjectifs. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la compression des cartes de profondeur, en proposant deux méthodes dérivées pour le codage des cartes de profondeur et basées sur la méthode LAR. En nous appuyant sur nos observations, nous avons proposé une stratégie de représentation et de codage adaptée au besoin de préserver les discontinuités de la carte tout en réalisant des taux de compression importants. Les comparaisons avec les codecs de l'état de l'art (H.264/AVC, HEVC) montrent que notre méthode propose des images de meilleure qualité visuelle à bas débit. Nous avons également réalisé des études sur la répartition du débit entre la texture et la profondeur lors de la compression de séquences MVD. Les résultats de cette thèse peuvent être utilisés pour aider à la conception de nouveaux protocoles d'évaluation de qualité de données de synthèse; pour la conception de nouvelles métriques de qualité; pour améliorer les schémas de codage pour les données MVD, notamment grâce aux approches originales proposées; pour optimiser les schémas de codage de données MVD, à partir de nos études sur les relations entre la texture et la profondeur.