UPThèses

De nos jours, il est devenu de plus en plus simple pour qui que ce soit de prendre des photos avec des appareils photo numériques, de télécharger ces images sur l'ordinateur et d'utiliser différents logiciels de traitement d'image pour appliquer des modification sur ces images (compression, débruitage, transmission, etc.). Cependant, ces traitements entraînent des dégradations qui influent sur la qualité visuelle de l'image. De plus, avec la généralisation de l'internet et la croissance de la messagerie électronique, des logiciels sophistiqués de retouche d'images se sont démocratisés permettant de falsifier des images à des fins légitimes ou malveillantes pour des communications confidentielles ou secrètes. Dans ce contexte, la stéganographie constitue une méthode de choix pour dissimuler et transmettre de l'information. Dans ce manuscrit, nous avons abordé deux problèmes : l'évaluation de la qualité d'image et la détection d'une modification ou la présence d'informations cachées dans une image. L'objectif dans un premier temps est de développer une mesure sans référence permettant d'évaluer de manière automatique la qualité d'une image en corrélation avec l'appréciation visuelle humaine. Ensuite proposer un outil de stéganalyse permettant de détecter, avec la meilleure fiabilité possible, la présence d'informations cachées dans des images naturelles. Dans le cadre de cette thèse, l'enjeu est de prendre en compte l'imperfection des données manipulées provenant de différentes sources d'information avec différents degrés de précision. Dans ce contexte, afin de profiter entièrement de l'ensemble de ces informations, nous proposons d'utiliser la théorie des fonctions de croyance. Cette théorie permet de représenter les connaissances d'une manière relativement naturelle sous la forme d'une structure de croyances. Nous avons proposé une nouvelle mesure sans référence d'évaluation de la qualité d'image capable d'estimer la qualité des images dégradées avec de multiple types de distorsion. Cette approche appelée wms-EVreg2 est basée sur la fusion de différentes caractéristiques statistiques, extraites de l'image, en fonction de la fiabilité de chaque ensemble de caractéristiques estimée à travers la matrice de confusion. À partir des différentes expérimentations, nous avons constaté que wms-EVreg2 présente une bonne corrélation avec les scores de qualité subjectifs et fournit des performances de prédiction de qualité compétitives par rapport aux mesures avec référence. Pour le deuxième problème abordé, nous avons proposé un schéma de stéganalyse basé sur la théorie des fonctions de croyance construit sur des sous-espaces aléatoires des caractéristiques. La performance de la méthode proposée a été évaluée sur différents algorithmes de dissimulation dans le domaine de transformé JPEG ainsi que dans le domaine spatial. Ces tests expérimentaux ont montré l'efficacité de la méthode proposée dans certains cadres d'applications. Cependant, il reste de nombreuses configurations qui résident indétectables.

En fournissant en plus de l'information spatiale une mesure spectrale en fonction des longueurs d'ondes, l'imagerie hyperspectrale s'enorgueillie d'atteindre une précision bien plus importante que l'imagerie couleur. Grâce à cela, elle a été utilisée en contrôle qualité, inspection de matériaux,… Cependant, pour exploiter pleinement ce potentiel, il est important de traiter la donnée spectrale comme une mesure, d'où la nécessité de la métrologie, pour laquelle exactitude, incertitude et biais doivent être maitrisés à tous les niveaux de traitement. Face à cet objectif, nous avons choisi de développer une approche non-linéaire, basée sur la morphologie mathématique et de l'étendre au domaine spectral par le biais d'une relation d'ordre spectral basée sur les fonctions de distance. Une nouvelle fonction de distance spectrale et une nouvelle relation d'ordonnancement sont ainsi proposées. De plus, un nouvel outil d'analyse du basé sur les histogrammes de différences spectrales a été développé. Afin d'assurer la validité des opérateurs, une validation théorique rigoureuse et une évaluation métrologique ont été mises en œuvre à chaque étage de développement. Des protocoles d'évaluation de la qualité des traitements morphologiques sont proposés, exploitant des jeux de données artificielles pour la validation théorique, des ensembles de données dont certaines caractéristiques sont connues pour évaluer la robustesse et la stabilité et des jeux de données de cas réel pour prouver l'intérêt des approches en contexte applicatif. Les applications sont développées dans le contexte du patrimoine culturel pour l'analyse de peintures et pigments.

Les technologies de capture et d'affichage d'images ont fait un grand pas durant la dernière décennie en termes de capacités de reproduction de la couleur, de gamme de dynamique et de détails des scènes réelles. Les caméras et les écrans à large gamme de dynamique (HDR: high dynamic range) sont d'ores et déjà disponibles, offrant ainsi plus de flexibilité pour les créateurs de contenus afin de produire des scènes plus réalistes. Dans le même temps, à cause des limitations des appareils conventionnels, il existe un gap important en terme de reproduction de contenu et d'apparence colorée entre les deux technologies. Cela a accentué le besoin pour des algorithmes prenant en compte ces considérations et assurant aux créateurs de contenus une reproduction cross-média fidèle. Dans cette thèse, nous focalisons sur l'adaptation et la reproduction des contenus à gamme de dynamique standard sur des dispositifs HDR. Tout d'abord, les modèles d'apparence colorée ainsi que les opérateurs de mappage tonal inverse ont été étudiés subjectivement quant à leur fidélité couleur lors de l'expansion de contenus antérieurs. Par la suite, les attributs perceptuels de clarté, chroma et saturation ont été analysés pour des stimuli émissifs ayant des niveaux de luminance de plus hautes gammes et ce en menant une étude psychophysique basée sur la méthode de mise à l'échelle de partitions. Les résultats expérimentaux ont permis de mener à la définition d'un nouvel espace couleur HDR efficace et précis, optimisé pour les applications d'adaptation de la gamme de dynamique. Enfin, dans l'optique de récupérer les détails perdus lors de captures d'images standard et d'améliorer la qualité perçue du contenu antérieur avant d'être visualisé sur un dispositif HDR, deux approches de correction des zones surexposées ou ayant subi un écrêtage couleur ont été proposées. Les modèles et algorithmes proposés ont été évalués en comparaison avec une vérité terrain HDR, menant à la conclusion que les résultats obtenus sont plus proches des scènes réelles que les autres approches de la littérature.

La couleur est un critère important dans de nombreux secteurs d'activité pour identifier, comparer ou encore contrôler la qualité de produits. Cette tâche est souvent assumée par un opérateur humain qui effectue un contrôle visuel. Malheureusement la subjectivité de celui-ci rend ces contrôles peu fiables ou répétables. Pour contourner ces limitations, l'utilisation d'une caméra RGB permet d'acquérir et d'extraire des propriétés photométriques. Cette solution est facile à mettre en place et offre une rapidité de contrôle. Cependant, elle est sensible au phénomène de métamérisme. La mesure de réflectance spectrale est alors la solution la plus appropriée pour s'assurer de la conformité colorimétrique entre des échantillons et une référence. Ainsi dans l'imprimerie, des spectrophotomètres sont utilisés pour mesurer des patchs uniformes imprimés sur une bande latérale. Pour contrôler l'ensemble d'une surface imprimée, des caméras multi-spectrales sont utilisées pour estimer la réflectance de chaque pixel. Cependant, elles sont couteuses comparées aux caméras conventionnelles. Dans ces travaux de recherche, nous étudions l'utilisation d'une caméra RGB pour l'estimation de la réflectance dans le cadre de l'imprimerie. Nous proposons une description spectrale complète de la chaîne de reproduction pour réduire le nombre de mesures dans les phases d'apprentissage et pour compenser les limitations de l'acquisition. Notre première contribution concerne la prise en compte des limitations colorimétriques lors de la caractérisation spectrale d'une caméra. La deuxième contribution est l'exploitation du modèle spectrale de l'imprimante dans les méthodes d'estimation de réflectance.

Ces travaux de recherche concernent la modélisation de l'information dynamique fonctionnelle fournie par les champs de déplacements apparents à l'aide de base de polynômes orthogonaux. Leur objectif est de modéliser le mouvement et la texture extraites afin de l'exploiter dans les domaines de l'analyse et de la reconnaissance automatique d'images et de vidéos. Nous nous intéressons aussi bien aux mouvements humains qu'aux textures dynamiques. Les bases de polynômes orthogonales ont été étudiées. Cette approche est particulièrement intéressante car elle offre une décomposition en multi-résolution et aussi en multi-échelle. La première contribution de cette thèse est la définition d'une méthode spatiale de décomposition d'image : l'image est projetée et reconstruite partiellement avec un choix approprié du degré d'anisotropie associé à l'équation de décomposition basée sur des transformations polynomiales. Cette approche spatiale est étendue en trois dimensions afin d'extraire la texture dynamique dans des vidéos. Notre deuxième contribution consiste à utiliser les séquences d'images qui représentent les parties géométriques comme images initiales pour extraire les flots optiques couleurs. Deux descripteurs d'action, spatial et spatio-temporel, fondés sur la combinaison des informations du mouvement/texture sont alors extraits. Il est ainsi possible de définir un système permettant de reconnaître une action complexe (composée d'une suite de champs de déplacement et de textures polynomiales) dans une vidéo.

Considéré comme l'un des sujets de recherche les plus actifs et visibles de la vision par ordinateur, de la reconnaissance des formes et de la biométrie, l'analyse faciale a fait l'objet d'études approfondies au cours des deux dernières décennies. Le travail de cette thèse a pour objectif de proposer de nouvelles techniques d'utilisation de représentations de texture basées polynômes pour l'analyse faciale.
La première partie de cette thèse est dédiée à l'intégration de bases de polynômes dans les modèles actifs d'apparence. Nous proposons premièrement une manière d'utiliser les coefficients polynomiaux dans la modélisation de l'apparence. Ensuite, afin de réduire la complexité du modèle nous proposons de choisir et d'utiliser les meilleurs coefficients en tant que représentation de texture. Enfin, nous montrons comment ces derniers peuvent être utilisés dans un algorithme de descente de gradient.
La deuxième partie de la thèse porte sur l'utilisation des bases polynomiales pour la détection des points/zones d'intérêt et comme descripteur pour la reconnaissance des expressions faciales. Inspirés par des techniques de détection des singularités dans des champ de vecteurs, nous commençons par présenter un algorithme utilisé pour l'extraction des points d'intérêt dans une image. Puis nous montrons comment les bases polynomiales peuvent être utilisées pour extraire des informations sur les expressions faciales. Puisque les coefficients polynomiaux fournissent une analyse précise multi-échelles et multi-orientation et traitent le problème de redondance efficacement ils sont utilisés en tant que descripteurs dans un algorithme de classification d'expression faciale.

L'objectif de ce travail est de proposer une solution de reconnaissance de l'impact émotionnel des images en se basant sur les techniques utilisées en recherche d'images par le contenu. Nous partons des résultats intéressants de cette architecture pour la tester sur une tâche plus complexe. La tâche consiste à classifier les images en fonction de leurs émotions que nous avons définies "Négative", "Neutre" et "Positive". Les émotions sont liées aussi bien au contenu des images, qu'à notre vécu. On ne pourrait donc pas proposer un système de reconnaissance des émotions performant universel. Nous ne sommes pas sensible aux mêmes choses toute notre vie : certaines différences apparaissent avec l'âge et aussi en fonction du genre. Nous essaierons de nous affranchir de ces inconstances en ayant une évaluation des bases d'images la plus hétérogène possible. Notre première contribution va dans ce sens : nous proposons une base de 350 images très largement évaluée. Durant nos travaux, nous avons étudié l'apport de la saillance visuelle aussi bien pendant les expérimentations subjectives que pendant la classification des images. Les descripteurs, que nous avons choisis, ont été évalués dans leur majorité sur une base consacrée à la recherche d'images par le contenu afin de ne sélectionner que les plus pertinents. Notre approche qui tire les avantages d'une architecture bien codifiée, conduit à des résultats très intéressants aussi bien sur la base que nous avons construite que sur la base IAPS, qui sert de référence dans l'analyse de l'impact émotionnel des images.

Le principal objectif de la thèse est l'optimisation d'un procédé d'oxydation avancée par la mise en œuvre des outils de l'automatique moderne. Le procédé considéré concerne l'ozonation catalytique utilisé pour traiter les eaux résiduaires industrielles. L'optimisation de ce procédé consiste à contrôler l'abattement des polluants tout en minimisant le coût de fonctionnement du procédé. La mesure en ligne de la concentration en polluant est fournie par l'absorbance, grandeur corrélée à la DCO. Le procédé est alors considéré comme un système à une entrée, la puissance du générateur d'ozone, et deux sorties, l'ozone dans les évents et l'absorbance. L'identification du procédé a mené à l'estimation d'un modèle linéaire pour construire les lois de commande et d'un modèle non-linéaire, de type modèle de Wiener, pour tester les correcteurs en simulation avant les essais expérimentaux. Les trois commandes testées, la commande par modèle interne, la commande optimale et la commande H∞, permettent de rejeter des perturbations sur la concentration en polluant dans les effluents à traiter. Des analyses de stabilité du système bouclé, vis-à-vis de retards sur la commande, ont été menées. Les résultats expérimentaux obtenus ont permis de conclure sur les gains significatifs apportés par ces développements. La méthodologie développée pour cette application peut être étendue à d'autres procédés afin de faciliter le développement industriel des procédés d'oxydation avancée.

L'extension de la morphologie mathématique au domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en traitement et analyse d'images n'est pas élémentaire. La majorité des approches se sont focalisées sur la formulation mathématique des opérateurs sans prendre en compte le sens physique ou perceptuel de l'information couleur/spectrale. Les outils développés dans ce travail s'inscrivent dans un nouveau formalisme générique basé sur une fonction de distance. Cette construction permet d'utiliser les opérateurs morphologiques dans le domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en adaptant la fonction de distance. De plus, le choix de la fonction de distance rend les opérateurs valides au sens de la perception ou de la physique. Face aux nombre croissant d'approches existantes, des critères de sélection ont été développés afin de les comparer les différentes écritures de morphologie mathématique. Ces critères sont basés sur le respect des propriétés théoriques des opérateurs, sur les propriétés métrologiques et sur l'efficacité numérique. Grâce à un formalisme prenant en compte l'information perceptuelle de la couleur et intégrant une définition valide des éléments structurants non-plats, deux types d'opérateurs de plus haut niveau ont été définis. Le premier est un détecteur d'objets spatio-colorimétrique passant par la définition d'un gabarit spatial et vectoriel. Le second, est le calcul de spectres de textures vectoriels. L'extension des deux propos au spectral a été réalisé et ouvre de nouvelles questions scientifiques.

Les techniques de reconstruction 3d sont devenues incontournables pour des applications telles que la caractérisation et l'analyse de surfaces. Les travaux réalisés au cours de cette thèse ont pour objectif d'améliorer la qualité des reconstructions 3d par stéréophotométrie. Cette méthode repose sur deux principes, l'inversion d'un modèle d'interaction lumière/matière (BRDF) et la configuration d'un système d'éclairage et de prises de vues. Pour des surfaces diffuses, la stéréo-photométrie est réalisée à partir d'un minimum de trois images acquises d'un point de vue fixe pour des directions d'éclairages différentes. Son avantage est d'extraire simultanément les propriétés géométriques et colorimétriques des surfaces analysées même en cas de forte rugosité. Néanmoins, son application exige la formulation de plusieurs hypothèses qui sont difficilement respectables dans un contexte réel. Ceci génère des erreurs significatives dans les reconstructions. Pour les réduire, nous proposons différentes contributions qui s'articulent autour de la prise en compte globale de la chaine d'acquisition. Les apports de nos travaux se situent aux niveaux de la caractérisation et de la modélisation du système d'éclairage, du capteur d'acquisition et de l'amélioration de la qualité des images. Nous nous sommes aussi intéressés à l'optimisation des protocoles de prises de vues dans le cas de spécularité surfacique ou d'ombrage dus à la présence de rugosité. Les résultats obtenus montrent que la prise en compte de ces caractéristiques dans l'inversion d'un modèle de BRDF permet une nette amélioration des reconstructions et offre la possibilité de réduire la taille des systèmes d'acquisition.