TM-(transverse magnetic)guided waves, propagating in a lossless, nonmagnetic three-layer structure (substrate-film-cladding) are studied. Two types of the dielectric permittivities (I and II) are analyzed. All three media of the waveguide with the permittivity of type I are assumed to exhibit a local Kerr-like tensorial nonlinearity. Maxwell's equations in this case are reduced to an exact differential equation leading to a first integral, relating two electric field components so that one component can be eliminated. The other one can be found by integration. Combination of the first integral with the boundary conditions leads to an exact analytical dispersion relations (expressed in terms of integrals) establishing a link between the parameters of the problem (in particular, thickness of the film, the propagation constant of the travelling wave, the electric field components at the interface substrate-film). The film thickness and the propagation constant satisfying the dispersion relation (by given electric field component at the boundary substrate-film)are associated to the possible modes travelling through the waveguide. Numerical evaluation of the corresponding power flow derived using of Maxwell' equations and the first integral processes straightforwardly, without known wave solutions at first. The waveguide with the permittivity of type II consists of the film with the dielectric function depending on the field intensity (Kerr-type nonlinearity) as well as on the transverse coordinate (spatially varying permittivity) situated between the linear, isotropic substrate and cladding. The problem in this case is reduced to a system of two integral equations. Using the Banach fixed-point theorem it is shown that the solutions of Maxwell's equations exist in form of a uniformly convergent sequence of iterations. The conditions of the Banach fixed-point theorem are derived and used to estimate the quality of the approximation. The exact dispersion relation is derived. Results of numerical evaluation of the dispersion relation and field solutions are presented in the first approximation. Solutions of the dispersion relation, the field components and the power flow obtained using the method for the permittivity I are compared with these found using an integral equation approach (the permittivity II but without the coordinate dependence) - the consistency is remarkably good. The proposed methods seem to be applicable to permittivities more general as considered.

Les deux sous-espèces annuelles de téosinte qui sont les plus proches parents sauvages du maïs sont d’excellents systèmes pour étudier l’adaptation locale car leur distribution couvre un large éventail de conditions environnementales. Zea mays ssp. parviglumis est distribuée dans un habitat chaud et mésique en dessous de 1800 m d’altitude, tandis que Zea mays ssp. mexicana prospère dans des conditions sèches et fraîches à des altitudes plus élevées. Nous avons combiné des approches d’écologie inverse et de génétique association afin d’identifier les déterminants de l'adaptation locale chez ces téosintes. A partir de données de séquençage haut débit (HTS) de six populations comprenant des populations de basses et hautes altitudes, une étude précédente a identifié un sous-ensemble de 171 polymorphismes nucléotidiques (SNP candidats) présentant des signaux de sélection. Nous avons utilisé ces SNP candidats pour tester l'association entre la variation génotypique et phénotypique de 18 caractères. Notre panel d’association était constitué de 1663 plantes provenant de graines de 11 populations échantillonnées le long de deux gradients d’altitude. Il a été évalué deux années consécutives dans deux jardins communs. Nous avons contrôlé sa structure neutre en utilisant 18 marqueurs microsatellites. La variation phénotypique a révélé l’existence d'un syndrome altitudinal composé de dix caractères. Nous avons ainsi observé une augmentation de la précocité de floraison, une diminution de la production de talles et de la densité en stomates des feuilles ainsi qu’une augmentation de la taille, de la longueur et du poids des grains avec l’élévation croissante du site de collecte des populations. Ce syndrome a évolué malgré des flux de gènes détectables entre populations. Nous avons montré que le pourcentage de SNP candidats associés aux différents caractères dépend de la prise en compte de la structure neutre soit en cinq groupes génétiques (71,7%), soit en onze populations (11,5%), indiquant une stratification complexe. Nous avons testé les corrélations entre les variables environnementales et les fréquences alléliques des SNP candidats sur 28 populations. Nous avons trouvé un enrichissement à la fois pour les SNP présentant des associations phénotypiques et les SNP présentant des corrélations environnementales dans trois larges inversions chromosomiques, confirmant leur rôle dans l'adaptation locale. Pour explorer la contribution de la variation structurale à l'évolution adaptative, nous nous sommes concentrés sur le contenu en éléments transposables (ET) des six populations séquencées (HTS). Ces éléments constituent environ 85% du génome du maïs et contribuent à sa variabilité fonctionnelle. Nous avons effectué la première description populationnelle des ET chez les téosintes pour deux catégories d'insertions, celles présentes et celles absentes du génome de référence du maïs. Nous avons ensuite recherché des polymorphismes liés aux ET présentant des fréquences alléliques contrastées entre populations de basse et de haute altitude. Nous avons identifié un sous-ensemble d'insertions candidates. Enfin, nous avons génotypé, dans un panel d'association, des insertions d’ET connues pour avoir contribué à l'évolution phénotypique du maïs. Contrairement à ce qui a été observé chez le maïs, certaines de ces insertions n'ont montré aucun effet phénotypique chez les téosintes, ce qui suggère que leur effet dépend du fond génétique. Notre étude apporte de nouvelles connaissances sur l’adaptation altitudinale chez les plantes. Elle ouvre la discussion sur les défis soulevés par l'utilisation (1) d'outils de génomique des populations pour identifier la variation adaptative, (2) de populations naturelles en génétique d’association, et (1) de ressources génétiques sauvages pour l'amélioration des espèces cultivées. / Annual teosintes, the closest wild relatives of maize, are ideal systems to study local adaptation because their distribution spans a wide range of environmental conditions. Zea mays ssp. parviglumis is distributed in warm and mesic conditions below 1800 m, while Zea mays ssp. mexicana thrives in dry and cool conditions at higher altitudes. We combined reverse ecology and association mapping to mine the determinants of local adaptation in annual teosintes. Based on high throughput sequencing (HTS) data from six populations encompassing lowland and highland populations growing along two elevation gradients, a previous study has identified candidate regions displaying signals of selection. Within those regions a subset of 171 candidate single nucleotide polymorphisms (SNPs) was selected to test their association to phenotypic variation at 18 traits. Our association panel encompassed 1663 plants from seeds collected from eleven populations sampled along the elevation gradients. We benefit from phenotypic characterization of all the plants in two common gardens located at mid-altitude for two years. In addition, we controlled for neutral structure of the association panel using 18 microsatellite markers. Phenotypic variation revealed the components of an altitudinal “syndrome” constituted of ten traits evolving under spatially-varying selection. Plants flowered earlier, produced less tillers, displayed lower stomata density and carried larger, longer and heavier grains with increasing elevation of population collection site. This syndrome evolved in spite of detectable gene flow among populations. The percentage of candidate SNPs associated with traits largely depended on whether we corrected for five genetic groups (71.7%) or eleven populations (11.5%), thereby indicating a complex stratification in our association panel. We analyzed correlations between environmental variables and allele frequencies of candidate SNPs on a larger set of 28 populations. We found enrichment for SNPs displaying phenotypic associations and environmental correlations in three Mb-scale chromosomal inversions, confirming the role of these inversions in local adaptation. To further explore the contribution of structural variation to adaptive evolution, we focused on transposable element (TE) content of the HTS populations. TEs constitute ~85% of the maize genome and contribute to its functional variability via gene inactivation and modulation of gene expression. We performed the first population-level description of TEs in teosintes for two categories of insertions, those present and those absent from the maize reference genome. We next searched for TE polymorphisms with contrasted allele frequencies between lowland and highland populations. We pinpointed a subset of adaptive candidate insertions. Finally, we genotyped in our association panel TE insertions known to have contributed to maize phenotypic evolution. In contrast to what was found in maize, some of these insertions displayed no measurable phenotypic effects in teosintes, suggesting that their effect depends on the genetic background. Altogether our study brings new insights into plant altitudinal adaptation. It opens discussions on the challenges raised by the use (1) of population genomic tools to discover adaptive variation, (2) of natural populations in association mapping, and (1) of wild genetic resources in crop breeding.

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<p>Imaging and computer vision systems deployed in real-world environments face the challenge of accommodating a wide range of lighting conditions. However, the cost, the demand for high resolution, and the miniaturization of imaging devices impose physical constraints on sensor design, limiting both the dynamic range and effective aperture size of each pixel. Consequently, conventional CMOS sensors fail to deliver satisfactory capture in high dynamic range scenes or under photon-limited conditions, thereby impacting the performance of downstream vision tasks. In this thesis, we address two key problems: 1) exploring the utilization of spatial multiplexing, specifically spatially varying exposure tiling, to extend sensor dynamic range and optimize scene capture, and 2) developing techniques to enhance the robustness of object detection systems under photon-limited conditions.</p> <p><br></p> <p>In addition to challenges imposed by natural environments, real-world vision systems are susceptible to adversarial attacks in the form of artificially added digital content. Therefore, this thesis presents a comprehensive pipeline for constructing a robust and scalable system to counter such attacks.</p>

Le problème de restauration d'images dégradées par des flous variables connaît un attrait croissant et touche plusieurs domaines tels que l'astronomie, la vision par ordinateur et la microscopie à feuille de lumière où les images sont de taille un milliard de pixels. Les flous variables peuvent être modélisés par des opérateurs intégraux qui associent à une image nette u, une image floue Hu. Une fois discrétisé pour être appliqué sur des images de N pixels, l'opérateur H peut être vu comme une matrice de taille N x N. Pour les applications visées, la matrice est stockée en mémoire avec un exaoctet. On voit apparaître ici les difficultés liées à ce problème de restauration des images qui sont i) le stockage de ce grand volume de données, ii) les coûts de calculs prohibitifs des produits matrice-vecteur. Ce problème souffre du fléau de la dimension. D'autre part, dans beaucoup d'applications, l'opérateur de flou n'est pas ou que partialement connu. Il y a donc deux problèmes complémentaires mais étroitement liés qui sont l'approximation et l'estimation des opérateurs de flou. Cette thèse a consisté à développer des nouveaux modèles et méthodes numériques permettant de traiter ces problèmes. / The restoration of images degraded by spatially varying blurs is a problem of increasing importance. It is encountered in many applications such as astronomy, computer vision and fluorescence microscopy where images can be of size one billion pixels. Variable blurs can be modelled by linear integral operators H that map a sharp image u to its blurred version Hu. After discretization of the image on a grid of N pixels, H can be viewed as a matrix of size N x N. For targeted applications, matrices is stored with using exabytes on the memory. This simple observation illustrates the difficulties associated to this problem: i) the storage of a huge amount of data, ii) the prohibitive computation costs of matrix-vector products. This problems suffers from the challenging curse of dimensionality. In addition, in many applications, the operator is usually unknown or only partially known. There are therefore two different problems, the approximation and the estimation of blurring operators. They are intricate and have to be addressed with a global overview. Most of the work of this thesis is dedicated to the development of new models and computational methods to address those issues.