En imagerie d'émission, la médecine nucléaire fournit une information fonctionnelle sur l'organe étudié. En imagerie de transmission, elle fournit une information anatomique, destinée par exemple à corriger certains facteurs de dégradation des images d'émission. Qu'il s'agisse d'une image d'émission ou de transmission, il est utile de savoir extraire de façon automatique ou semi-automatique les éléments pertinents : le ou les organes d'intérêt et le pourtour du patient lorsque le champ d'acquisition est large. Voilà le but des méthodes de segmentation. Nous avons développé deux méthodes de segmentation par contours actifs, le point crucial étant la définition de leur vitesse d'évolution. Elles ont été mises en œuvre par les ensembles de niveaux. En premier lieu, nous nous sommes intéressés à l'imagerie statique de transmission de la région thoracique. La vitesse d'évolution, définie heuristiquement, fait directement intervenir les projections acquises. La carte de transmission segmentée, obtenue ainsi sans reconstruction, doit servir à améliorer la correction de l'atténuation photonique subie par les images cardiaques d'émission. Puis nous avons étudié la segmentation des séquences cardiaques -- d'émission -- synchronisées par électrocardiogramme. La méthode de segmentation spatio-temporelle développée résulte de la minimisation d'un critère variationnel exploitant d'un bloc l'ensemble de la séquence. La segmentation obtenue doit servir au calcul de paramètres physiologiques. Nous l'avons illustré en calculant la fraction d'éjection. Pour terminer, nous avons exploité les propriétés des ensembles de niveaux afin de développer une méthode géométrique de recalage, non rigide et non paramétrique. Nous l'avons appliquée à la compensation cinétique des images des séquences cardiaques synchronisées. Les images recalées ont alors été ajoutées de sorte à produire une image dont le niveau de bruit est comparable à celui d'une image cardiaque statique sans toutefois souffrir de flou cinétique.

De nos jours, le traitement et l'analyse d'images trouvent leur application dans de nombreux domaines. Dans le cas de la navigation d'un robot mobile (fauteuil roulant) en milieu intérieur, l'extraction de repères visuels et leur suivi constituent une étape importante pour la réalisation de tâches robotiques (localisation, planification, etc.). En particulier, afin de réaliser une tâche de franchissement de portes, il est indispensable de détecter et suivre automatiquement toutes les portes qui existent dans l'environnement. La détection des portes n'est pas une tâche facile : la variation de l'état des portes (ouvertes ou fermées), leur apparence (de même couleur ou de couleur différentes des murs) et leur position par rapport à la caméra influe sur la robustesse du système. D'autre part, des tâches comme la détection des zones navigables ou l'évitement d'obstacles peuvent faire appel à des représentations enrichies par une sémantique adaptée afin d'interpréter le contenu de la scène. Pour cela, les techniques de segmentation permettent d'extraire des régions pseudo-sémantiques de l'image en fonction de plusieurs critères (couleur, gradient, texture...). En ajoutant la dimension temporelle, les régions sont alors suivies à travers des algorithmes de segmentation spatio-temporelle. Dans cette thèse, des contributions répondant aux besoins cités sont présentées. Tout d'abord, une technique de détection et de suivi de portes dans un environnement de type couloir est proposée : basée sur des descripteurs géométriques dédiés, la solution offre de bons résultats. Ensuite, une technique originale de segmentation multirésolution et hiérarchique permet d'extraire une représentation en régions pseudo-sémantique. Enfin, cette technique est étendue pour les séquences vidéo afin de permettre le suivi des régions à travers le suivi de leurs contours. La qualité des résultats est démontrée et s'applique notamment au cas de vidéos de couloir.

Avec le développement important des techniques d’animation, les maillages animés sont devenus un sujet de recherche important en informatique graphique, comme la segmentation de maillages animés ou la compression. Ces maillages animés qui sont créés à l’aide de logiciels ou à partir de données de capture de mouvements sont composés d’une séquence ordonnée de maillages de forme statique et dont la topologie reste la même (nombre fixe de sommets et de triangles). Bien qu’un grand nombre de travaux ont été menés sur les maillages statiques durant les deux dernières décennies, le traitement et la compression de maillages animés présentent de nombreuses difficultés techniques. En particulier, les traitements de maillages dynamiques nécessitent une représentation de données efficace basée sur la segmentation. Plusieurs travaux ont été publiés par le passé et qui permettent de segmenter un maillage animé en un ensemble de composants rigides.Dans cette thèse, nous présentons plusieurs techniques qui permettent de calculer une segmentation spatio-temporelle d’un maillage animé ; de tels travaux n’ont pas encore été publiés sur ce sujet. De plus, nous avons étendu cette méthode pour pouvoir comparer ces maillages animés entre eux à l’aide d’une métrique. À notre connaissance, aucune méthode existante ne permet de comparer des maillages animés entre eux. / With an abundance of animation techniques available today, animated mesh has become a subject of various data processing techniques in Computer Graphics community, such as mesh segmentation and compression. Created from animation software or from motion capture data, a large portion of the animated meshes are deforming meshes, i.e. ordered sequences of static meshes whose topology is fixed (fixed number of vertices and fixed connectivity). Although a great deal of research on static meshes has been reported in the last two decades, the analysis, retrieval or compressions of deforming meshes remain as new research challenges. Such tasks require efficient representations of animated meshes, such as segmentation. Several spatial segmentation methods based on the movements of each vertex, or each triangle, have been presented in existing works that partition a given deforming mesh into rigid components. In this thesis, we present segmentation techniques that compute the temporal and spatio-temporal segmentation for deforming meshes, which both have not been studied before. We further extend the segmentation results towards the application of motion similarity measurement between deforming meshes. This may be significant as it solves the problem that cannot be handled by current approaches.