UPThèses

Les océans représentent la majeure partie de la surface de la planète. Couvrant plus de 70% de la surface de la Terre, l'exploration de l'environnement marin est un thème de recherche essentiel. De nombreuses technologies ont été développées afin de surveiller et de suivre l' évolution de l'environnement marin. La vision par ordinateur et le traitement d' images ont été étudiés dans ce cadre ces dernières années afin de développer de nouveaux outils pour l'océanographie. Les images acquises sous l'eau souffrent de nombreuses dégradations dues à l'environnement aquatique. Nous nous sommes intéréssé au développement de traitements prenant en compte la nature physique des phénomènes qui interfèrent lors de l'acquisition. L'exploitation d'un modèle bio-optique a permis d'établir une corrélation entre des propriétés bio-optiques et des attributs colorimétriques des images. L'inversion de la propagation de la lumière a alors été réalisée en établissant un modèle d'estimation des paramètres physiques impliqués à partir des informations colorimétriques de l'image et de mettre en oeuvre une correction complètement automatique d' images sous-marines. Dans un deuxième temps, dans un but de détection d'objets d'intérêts, nous nous sommes interessé à un critère quaternionique permettant une extraction ciblée de zones/objets possèdant une ou plusieurs caractéristiques colorométriques communes par le biais d'une définition hypercomplexe de sous-espaces couleurs basée sur la teinte. Cette méthode a été testée sur des vidéos sous-marines en réalisant une extraction de poissons de couleur unie.