UPThèses

Le traitement d'images numérique offre la possibilité de faire du contrôle non destructif et d'en tirer des conclusions sur l'état des surfaces analysées. Dans le cadre médical, il permet d'améliorer la prise en charge des patients et d'assister les médecins dans le diagnostic et le suivi post-traitement. Les travaux réalisés dans cette thèse s'intéressent à l'une des méthodes d'extraction de l'information par le traitement d'images numérique qui est la Stéré-Photométrie. Elle repose sur l'acquisition de la surface analysée d'un point de vue fixe mais sous différents angles d'éclairages. Elle permet l'extraction simultanée de la géométrie et la colorimétrie des surfaces analysées. Cependant, son application exige la formulation de plusieurs hypothèses qui ne sont pas toujours valables dans des conditions réelles. Ainsi, nous proposons une solution à l'une des hypothèses les plus réductrices en lien avec la nature photométrique des surfaces analysées. D'un autre côté, une nouvelle formulation mathématique de la Stéréo-Photométrie est proposée afin d'éviter l'étape de l'intégration numérique pour l'estimation de la reconstruction 3D. Cette approche originale basée sur la géométrie discrète offre un cadre numérique inclusif avec un caractère spatial. Le volet applicatif de ce travail consiste à proposer un système d'aide au diagnostic pour le psoriasis, à partir de l'étude de la Stéréo-Photométrie réalisée auparavant. Les résultats obtenus à travers ces différentes contributions permettent d'étendre l'utilisation de la Stéréo-Photométrie et de montrer son potentiel dans un cadre d'application rigoureux.

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.

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.