Les approches markoviennes en imagerie et vision par ordinateur offrent un cadre mathématique élégant pour résoudre certains problèmes complexes. Le plus souvent, la fonction d'énergie globale modélisant le problème demeure difficile à minimiser. La première contribution de cette thèse consiste alors à proposer des algorithmes d'optimisation efficace de la classe d'énergies markoviennes multi-étiquettes de premier ordre ayant une attache aux données quelconque et un a priori convexe. Les algorithmes proposés reposent sur la technique de coupe-minimum sur graphe et des stratégies d'optimisation itérative par des nouveaux mouvements de partitions larges et multi-étiquettes, qui permettent d'avoir un compromis entre la qualité de l'optimum atteint et la complexité algorithmique. Le cadre applicatif principal de cette thèse est la reconstruction du relief par interférométrie radar à synthèse d'ouverture. Cette méthode de calcul de modèles numériques de terrain est confrontée le plus souvent à la nature très bruitée des données radar et aussi à la complexité des scènes naturelles et urbaines à reconstruire et à leur grande dimension. Ainsi, la seconde contribution de ces travaux de thèse consiste à proposer des modèles markoviens robustes face à la diversité des scènes à reconstruire dans le cas général et des algorithmes d'optimisation qui leur sont appropriés. L'approche générale est testée et validée sur un jeu de données radar synthétiques et réelles (ERS et ESAR).

Nous présentons dans ce mémoire une technique d'imagerie laser à synthèse d'ouverture par réinjection optique. L'imageur de base, appelé Laser Optical Feedback Imaging (LOFI), détecte la faible quantité de lumière rétrodiffusée par la cible à analyser, qui est décalée en fréquence et réinjectée dans la source laser pour être amplifiée par la dynamique du laser. Le grand avantage de cette technique est qu'elle est auto-alignée, c'est à dire que le laser est à la fois la source et le détecteur. La résolution spatiale des images LOFI est limitée par la diffraction : nous proposons d'adapter la technique de synthèse d'ouverture, bien connue dans le domaine radar, pour nous affranchir de ce problème. En mettant à profit le balayage du laser sur la cible pour faire l'acquisition de l'image pixel par pixel, nous montrons qu'il est possible d'augmenter synthétiquement l'ouverture de collection du système et donc la résolution de l'image. Nous présentons le traitement du signal adapté à la reconstruction de l'image super-résolue à partir des données acquises pour les différentes positions successives du laser. Nous montrons qu'on peut étendre cette technique utilisée en balayage linéaire à un balayage angulaire et que nous pouvons obtenir une résolution, non seulement meilleure que la limite de diffraction, mais également meilleure que celle obtenue avec un balayage linéaire. Nous validons cette technique expérimentalement en comparant des images LOFI obtenues avec et sans synthèse d'ouverture.<br />Nous présentons ensuite dans ce mémoire le dispositif LOFI en régime paramétrique soumis à une modulation de pompage. Nous présentons l'analyse d'un laser soumis de manière synchronisée à une réinjection optique décalée en fréquence et une modulation de pompage et nous montrons qu'il est possible d'amplifier paramétriquement le signal rétrodiffusé par la cible. Nous validons cette analyse par des résultats numériques et expérimentaux et nous démontrons qu'il est possible de déterminer la quantité de lumière réinjectée dans le laser.

L’imagerie polarimétrique permet d’estimer certaines caractéristiques d’un milieu qui peuvent ne pas être révélées par imagerie d’intensité standard. Cependant, les mesures effectuées peuvent être fortement perturbées par des fluctuations inhérentes aux processus physiques d’acquisition. Ces fluctuations sont difficiles à atténuer, notamment à cause de la fragilité des milieux observés ou de l’inhomogénéité des images acquises. Il est alors utile de caractériser la précision des estimations qu’il est possible d’obtenir. Dans cette thèse, cette question est abordée au travers de deux applications d’imagerie polarimétrique : la microscopie non-linéaire de second harmonique résolue en polarisation (PSHG) pour l’analyse de l’organisation structurale d’objets biomoléculaires, et l’imagerie radar polarimétrique interférométrique à synthèse d’ouverture (PolInSAR) pour l’estimation des paramètres du couvert forestier. Pour la première application, la précision d’estimation en présence de bruit de Poisson est caractérisée pour l’ensemble des assemblages moléculaires présentant une symétrie cylindrique, ce qui permet notamment d'aboutir à une procédure de détection des mesures qui ne permettent pas d’atteindre une précision d’estimation requise. Pour l’imagerie PolInSAR, on analyse une modalité d'acquisition intéressante pour les futures missions satellitaires. En particulier, on étudie dans ce contexte la précision d'estimation de la hauteur de végétation en présence de bruit de speckle en s'appuyant sur l'analyse du contraste polarimétrique. Une interprétation simple des comportements de cette modalité d'acquisition est obtenue dans la sphère de Poincaré. / Polarimetric imaging allows one to estimate some characteristics of a medium which might not be revealed by standard intensity imaging. However, the measurements can be strongly perturbed by fluctuations that are inherent in the physical acquisition processes. These fluctuations are difficult to attenuate, for instance because of the fragility of the observed media or because of the inhomogeneity of the obtained images. It is then useful to characterize the estimation precision that can be reached. In this thesis, this question is addressed through two polarimetric imaging applications: polarized-resolved second-harmonic generation non-linear microscopy (PSHG) for the analysis of the structural organization of biomolecular objects, and polarimetric interferometric synthetic aperture radar imaging (PolInSAR) for the estimation of vegetation parameters. For the first application, the estimation precision in the presence of Poisson noise is characterized for any molecular assembly that presents a cylindrical symmetry. This study results in particular in a procedure to detect the measurements that do not lead to a required precision. For PolInSAR imaging, we analyze an acquisition system that is interesting for future spatial missions. In particular, the estimation precision of the vegetation height is studied in this context in the presence of speckle noise by relying on the analysis of the polarimetric contrast. A simple interpretation of the behavior of this acquisition system is obtained in the Poincaré sphere.

Le sujet porte sur l'étude de systèmes SAS (Synthetic Aperture Sonar) multistatiques. Ces systèmes permettent d'obtenir des images de cibles mieux résolues qu'avec un sonar classique à partir d'ondes acoustiques. Le SAS est largement exploité en configuration monostatique mais il existe très peu d'études à ce jour en SAS multistatique. Le travail consiste donc à évaluer les performances en configuration bistatique et multistatique et à les comparer à celles connues en configuration monostatique. Une méthode de calcul utilisée en radar a donc été mise en oeuvre en sonar de façon à expliciter la résolution en configuration bistatique, ce qui est un résultat original de ce travail. L'algorithme classiquement utilisé pour reconstruire des images repose sur l'hypothèse que la cible est une somme de points brillants. Cette hypothèse n'est pas bien adaptée en acoustique sous-marine. Un nouvel algorithme a donc été développé dans le but de se rapprocher des phénomènes de diffraction présents à l'interface entre l'eau et la cible. Le modèle de champ diffracté est obtenu par la combinaison d'équations intégrales de frontière avec l'approximation de Kirchhoff. Une méthode de reconstruction d'images par transformée de Fourier 2D de ce modèle a été implémentée et testée sur des données simulées, puis sur des données obtenues lors d'essais en cuve. Le nouvel algorithme montre une meilleure précision de la reconstruction et la capacité de pouvoir extraire de l'information quantitative de la cible. L'intérêt des configurations multistatiques pour la reconnaissance de cibles a également été démontré dans ces travaux de thèse. / This study deals with multistatic SAS (Synthetic Aperture Sonar) systems. SAS are high resolution imaging systems compared to classical sonar ones. The SAS technique is largly exploited in the monostatic configuration but few studies already exist in multistatic SAS. Thus, the work consists in evaluating resolution and detection performances in bistatic and multistatic configurations. Then, the objective is to compare these performances to monostatic ones. A radar method has been adapted to sonar to compute bistatic performances and this is an original result of this work.The classical algorithm to reconstruct images from acoustical waves lies on the hypothesis that the target is a sum of point scatterers. This hypothesis is not really well adapted to underwater acoustics that is why a new algogorithm has been developped in this study. The new algorithm would be better adapted to scattering diffraction phenomena at the interface between water and target than the classical one. The scattered field model of the target is obtained by combinating boundary integral equations and the Kirchhoff Approximation. An imaging reconstruction method by 2D Fourier Transform of this model has been implemented and tested on numerical and experimental datas. The new algorithm allow a better reconstruction accurency and is able to give quantitative information on targets. The interest of multistatic configurations for target identification has also been demonstrated in this PhD work.

Le bruit de chatoiement (speckle) lié aux systèmes d'imagerie cohérente a des conséquences sur l'analyse et l'interprétation des images radar à synthèse d'ouverture (RSO). Pour corriger ce défaut, nous profitons de séries temporelles d'images RSO bien recalées. Nous améliorons le filtre adaptatif temporel non-local à l'aide de méthodes performantes de débruitage adaptatif et proposons un filtrage temporel adaptatif basé sur les patchs. Pour réduire le biais du débruitage, nous proposons une méthode originale, rapide et efficace de débruitage multitemporel. L'idée principale de l'approche proposée est d'utiliser l'image dite "de ratio", donnée par le rapport entre l'image et la moyenne temporelle de la pile. Cette image de ratio est plus facile à débruiter qu'une image isolée en raison de sa meilleure stationnarité. Par ailleurs, les structures fines stables dans le temps sont bien préservées grâce au moyennage multitemporel. Disposant d'images débruitées, nous proposons ensuite d'utiliser la méthode du rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour détecter les zones de changement ainsi que l'amplitude des changements et les instants de changements intéressants dans de longues séries d'images correctement recalées. En utilisant le partitionnement spectral, on applique le rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour caractériser les changements des séries temporelles. Nous visualisons les résultats de détection en utilisant l'échelle de couleur 'jet' et une colorisation HSV. Ces méthodes ont été appliquées avec succès pour étudier des zones cultivées, des zones urbaines, des régions portuaires et des changements dus à des inondations. / The inherent speckle which is attached to any coherent imaging system affects the analysis and interpretation of synthetic aperture radar (SAR) images. To take advantage of well-registered multi-temporal SAR images, we improve the adaptive nonlocal temporal filter with state-of-the-art adaptive denoising methods and propose a patch based adaptive temporal filter. To address the bias problem of the denoising results, we propose a fast and efficient multitemporal despeckling method. The key idea of the proposed approach is the use of the ratio image, provided by the ratio between an image and the temporal mean of the stack. This ratio image is easier to denoise than a single image thanks to its improved stationarity. Besides, temporally stable thin structures are well-preserved thanks to the multi-temporal mean. Without reference image, we propose to use a patch-based auto-covariance residual evaluation method to examine the residual image and look for possible remaining structural contents. With speckle reduction images, we propose to use simplified generalized likelihood ratio method to detect the change area, change magnitude and change times in long series of well-registered images. Based on spectral clustering, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the time series change types. Then, jet colormap and HSV colorization may be used to vividly visualize the detection results. These methods have been successfully applied to monitor farmland area, urban area, harbor region, and flooding area changes.

Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutions, en compensant un déphasage lié au déplacement de l’avion. Il n’est cependant pas adapté à l’imagerie des cibles mobiles, celles-ci introduisant un déphasage supplémentaire, dépendant de leur vitesse et de leur accélération. En utilisant un système SAR multivoies, il est cependant possible de réaliser des traitements adaptés aux cibles mobiles, dont les principes sont proches du Space-Time Adaptive Processing (STAP). Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutions, en compensant un déphasage lié au déplacement de l’avion. Il n’est cependant pas adapté à l’imagerie des cibles mobiles, celles-ci introduisant un déphasage supplémentaire, dépendant de leur vitesse et de leur accélération. En utilisant un système SAR multivoies, il est cependant possible de réaliser des traitements adaptés aux cibles mobiles, dont les principes sont proches du Space-Time Adaptive Processing (STAP). / Airborne Synthetic Aperture Radar (SAR) provides high-resolution images, by compensating a phase shift linked to the platform movement. However, this processing is not suited for imaging moving target, for they introduce an additional phase shift, depending on their velocity and acceleration. By using a multichannel SAR system, it is possible to correctly process moving targets. Such a processing is closely related to Space-Time Adaptive Processing (STAP) principles. Airborne Synthetic Aperture Radar (SAR) provides high-resolution images, by compensating a phase shift linked to the platform movement. However, this processing is not suited for imaging moving target, for they introduce an additional phase shift, depending on their velocity and acceleration. By using a multichannel SAR system, it is possible to correctly process moving targets. Such a processing is closely related to Space-Time Adaptive Processing (STAP) principles.

La recherche d'un compromis entre cadence et qualité de l'image est un enjeu majeur dans la définition de nouvelles méthodes d'imagerie cohérente. L'objectif de cette thèse est de proposer des modes d'imagerie innovants exploitant au mieux les performances des plateformes matérielles. Les applications étant l'échographie ultrasonore et l'acoustique sous-marine. Le manuscrit propose d'abord un cadre formel au problème du compromis cadence/contraste et démontre l'optimalité des méthodes de synthèse d'émission. L'équivalence, en termes de contraste et de résolution, entre la synthèse canonique et l'imagerie focalisée est ensuite établie. Le problème du rapport signal à bruit est adressé par l'utilisation de matrice d'émission maximisant l'énergie d'insonification (matrice de Hadamard). On introduit ensuite une méthode originale, dite d' " allègement de synthèse ", permettant une amélioration significative de la cadence. Pour cela, on recherche un optimum matriciel en terme de maximisation de l'énergie des faisceaux d'émission dans la zone d'insonification. Cet optimum est une matrice composée de séquences sphéroïdales aplaties. On introduit alors la " synthèse sphéroïdale " qui exploite les propriétés de cette matrice et permet de déplacer le compromis cadence/contraste en un compromis cadence/taille de l'image. La dernière partie de ce manuscrit est consacrée à la mesure et la correction des mouvements propres de la plateforme par des méthodes de micronavigation. Les résultats de ce travail de thèse font l'objet de validations expérimentales sur un échographe ultrasonore à 128 voies programmables et sur un sonar à antenne synthétique.

La classification d'images de télédétection incluant des zones urbaines permet d'établir des cartes d'utilisation du sol et/ou de couverture du sol, ou de zones endommagées par des phénomènes naturels (tremblements de terre, inondations...). Les méthodes de classification développées au cours de cette thèse sont des méthodes supervisées fondées sur des modèles markoviens. Une première approche a porté sur la classification d'images d'amplitudes issues de capteurs RSO (radar à synthèse d'ouverture) à simple polarisation et mono-résolution. La méthode choisie consiste à modéliser les statistiques de chacune des classes par des modèles de mélanges finis, puis à intégrer cette modélisation dans un champ de Markov. Afin d'améliorer la classification au niveau des zones urbaines, non seulement affectées par le bruit de chatoiement, mais aussi par l'hétérogénéité des matériaux qui s'y trouvent, nous avons extrait de l'image RSO un attribut de texture qui met en valeur les zones urbaines (typiquement, variance d'Haralick). Les statistiques de cette information texturelle sont combinées à celles de l'image initiale via des copules bivariées. Par la suite, nous avons cherché à améliorer la méthode de classification par l'utilisation d'un modèle de Markov hiérarchique sur quad-arbre. Nous avons intégré, dans ce modèle, une mise à jour de l'a priori qui permet, en pratique, d'aboutir à des résultats moins sensibles bruit de chatoiement. Les données mono-résolution sont décomposées hiérarchiquement en ayant recours à des ondelettes. Le principal avantage d'un tel modèle est de pouvoir utiliser des images multi-résolution et/ou multi-capteur et de pouvoir les intégrer directement dans l'arbre. En particulier, nous avons travaillé sur des données optiques (type GeoEye) et RSO (type COSMO-SkyMed) recalées. Les statistiques à chacun des niveaux de l'arbre sont modélisées par des mélanges finis de lois normales pour les images optiques et de lois gamma généralisées pour les images RSO. Ces statistiques sont ensuite combinées via des copules multivariées et intégrées dans le modèle hiérarchique. Les méthodes ont été testées et validées sur divers jeux de données mono-/multi-résolution RSO et/ou optiques.

Cette thèse aborde principalement le rôle que jouent les radars polarimétrique et interférométrique dans les applications de géosciences, tout particulièrement sur les forêts. Il est démontré que les modèles actuels simples de la corrélation spatiale des milieux naturels sont capables d'estimer de manière robuste la hauteur de la forêt et sa biomasse; lorsque la topographie est peu prononcée. La corrélation temporelle y est traitée plus précisément en définissant une fonction de corrélation temporelle dépendant de la hauteur de la canopée. Les effets de cette amélioration sur la modélisation directe et inverse sont discutés. Une expression simplifiée de ces modèles est proposée et validée dans le cas des basses fréquences. Nous utilisons à la fois des données polarimétriques satellitales, ainsi que des simulations numériques de rétrodiffusion afin d'illustrer les résultats. Pour les radars en polarimétrie compacte, la pseudo reconstruction est généralisée au cas interférométrique et son efficacité est démontrée seulement pour certaines combinaisons entre les composantes volumiques et les composantes du sol. Enfin, la qualité des données est abordée, en montrant que la rotation de Faraday peut être estimée et corrigée à partir des échos radar non focalisés et que les trièdres maillées peuvent servir d'étalonnage radiométrique des données à double polarisation.

La caractérisation de la neige est un enjeu important pour la gestion des ressources en eau et pour la prévision des risques d'avalanche. L'avènement des nouveaux satellites Radar de Synthèse d'Ouverture (RSO) bande X à haute résolution permet d'acquérir des données de résolution métrique avec une répétitivité journalière. Dans ce travail, un modèle de rétrodiffusion des ondes électromagnétiques de la neige sèche est adapté à la bande X et aux fréquences plus élevées. L'algorithme d'assimilation de données 3D-VAR est ensuite implémenté pour contraindre le modèle d'évolution de la neige SURFEX/Crocus à l'aide des observations satellitaires. Enfin, l'ensemble de ces traitements sont évalué à partir de données du satellite TerraSAR-X acquises sur le glacier d'Argentière dans la vallée de Chamonix. Cette première comparaison montre le fort potentiel de l'assimilation des données RSO bande X pour la caractérisation du manteau neigeux. / Characterization of snowpack structure is an important issue for the management of water resources and the prediction of avalanche risks. New Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites in X-band at high-resolution allow us to acquire image data with metric resolution and daily observations. In this work, an electromagnetic backscattering model applicable for dry snow is adapted for X-band and higher frequencies. The 3D-VAR data assimilation algorithm is then implemented to constrain the evolution of the snow metamorphisme model SURFEX/Crocus using satellite observations. Finally, the algorithm is evaluated using image data acquired from TerraSAR-X satellite on the Argentiere glacier in the Chamonix Valley of the French Alps. This first comparison shows the high potential of the data assimilation assimilation method using X-band SAR data for characterization of the snowpack.