Apports de la Couleur et des Modèles de Réflexion pour l'Extraction et le Suivi de Primitives

Французский. Comprendre les mécanismes de transparence, d'apparition d'ombres, de variation d'éclairage, de spécularités, ne peut que faciliter la mise en ½uvre de tâches de traitement et d'analyse d'images, soit en modélisant ces phénomènes soit en calculant des attributs qui leur sont invariants. Cette thèse s'intéresse à deux problématiques liées à ces aspects. Premièrement, nous étudions la transparence d'une encre colorée imprimée sur un support de couleur. Nous proposons des attributs couleur invariants vis-à-vis de la couleur du support et vis-à-vis de la quantité d'encre. Ceux-ci sont exploités dans la mise en ½uvre d'un algorithme de segmentation de marquages à l'encre, alliant une classification et une croissance de région. Finalement, l'approche proposée est appliquée dans le cadre de la traçabilité de la viande porcine, où un identifiant doit être détecté sur des pièces de porc. Dans ce contexte applicatif, nous comparons plusieurs méthodes de segmentation mises en ½uvre et montrons la pertinence de l'utilisation d'attributs invariants. Ensuite, l'étude de modèles de réflexion a permis d'améliorer la robustesse du suivi de points d'intérêt. En effet, la plupart des techniques suppose que les objets sont lambertiens, admettant ainsi que la dynamique d'une scène se résume à l'aspect géométrique et non photométrique. Quelques approches proposent une compensation d'un modèle affine des variations d'illumination dans un voisinage proche du point à suivre, mais, à notre connaissance, leur fondement n'a pas été clairement justifié. Ainsi, à partir de l'étude des modèles de réflexion standards, nous déduisons les hypothèses sur lesquelles elles se basent. Ensuite, nous proposons une méthode de suivi de points basée sur un modèle photométrique local, les variations d'illumination étant approximées par une fonction continue autour du point à suivre. Des expérimentations sur divers types d'objets, soumis à des changements d'illumination ou non, prouvent la bonne robustesse de cette approche en comparaison aux méthodes existantes. De la même manière, le suivi de motifs plus larges est amélioré par un modèle photométrique plus complet. Nous abordons également le problème de la robustesse du suivi de points couleur vis-à-vis des variations d'illumination. D'une part, la méthode développée dans les images d'intensité a été étendue au cas de la couleur. Ensuite, l'utilisation d'invariants couleur permet d'assurer une correction globale vis-à-vis des changements d'éclairage. Enfin, nous améliorons l'utilisation des invariants les plus pertinents par un modèle photométrique local. Des expériences sur séquences réelles permettent de comparer les différentes approches et de prouver la meilleure robustesse de ces techniques vis-à-vis des variations d'illumination.

Английский. The understanding of physical mechanisms such as transparency, shading, lighting or specular variations, can make easier the processing and the analysis of images, either by modelling these phenomena or by computing attributes that are invariant with respect to them. First of all, we study the transparency of a coloured ink printed on a coloured support. We propose some colour attributes that are invariant with respect to the support colour and with respect to the quantity of ink used. The latter are used to carry out the segmentation process of ink markings, which mixes a classification and a region-growing approach. The proposed technique is applied to pork traceability, where an identifier has to be detected on the pieces of meat. In this application, we compare several segmentation methods and we show the relevance of the use of invariant attributes. Then, a study on reflection models enables us to improve the robustness of point tracking in luminance images. Indeed, most techniques assume that the objects are lambertian, which means that the dynamic property of the observed scene is reduced to the geometric aspects and neglects the photometric ones. A few approaches propose to compensate for an affine model of the illumination variations in a small area around the point to be tracked. However, as far as we know, their theoretical validity is not clearly justified. Therefore, through a study on standard reflection models, we deduce the assumptions on which they are based. Moreover, we propose a point tracking approach based on a local photometricmodel, in which the illumination variations are approximated by a continuous function around the points to be tracked. Several experimentations are carried out on different objects, which undergo illumination variations or not, and prove the good robustness of our technique in comparison with the existing methods. In the same way, the tracking of larger area of the scene is improved by a more comprehensive photometric model. We also tackle the problem of robustness of the point tracking in colour images with respect to illumination variations. Firstly, the method developed in intensity images is extended to the case of colour ones. The use of colour invariants ensures a global correction with respect to lighting changes. Furthermore, we improve the use of most relevant invariants by using a local photometric model. Experiments on real images sequences are proposed to compare the different approaches. They show the improvement of robustness of these techniques with respect to illumination changes.