Détection et suivi d'objets par vision fondés sur segmentation par contour actif base région

La segmentation et le suivi d'objets sont des domaines de recherche compétitifs dans la vision par ordinateur. Une de leurs applications importantes réside dans la robotique où la capacité à segmenter un objet d'intérêt du fond de l'image, d'une manière précise, est cruciale particulièrement dans des images acquises à bord durant le mouvement du robot. Segmenter un objet dans une image est une opération qui consiste à distinguer la région objet de celle du fond suivant un critère défini. Suivre un objet dans une séquence d'images est une opération qui consiste à localiser la région objet au fil du temps dans une vidéo. Plusieurs techniques peuvent être utilisées afin d'assurer ces opérations. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à segmenter et suivre des objets en utilisant la méthode du contour actif en raison de sa robustesse et son efficacité à pouvoir segmenter et suivre des objets non rigides. Cette méthode consiste à faire évoluer une courbe à partir d'une position initiale, entourant l'objet à détecter, vers la position de convergence qui correspond aux bords de cet objet d'intérêt. Nous utilisons des critères qui dépendent des régions de l'image ce qui peut imposer certaines contraintes sur les caractéristiques de ces régions comme une hypothèse d'homogénéité. Cette hypothèse ne peut pas être toujours vérifiée du fait de l'hétérogénéité souvent présente dans les images. Dans le but de prendre en compte l'hétérogénéité qui peut apparaître soit sur l'objet d'intérêt soit sur le fond dans des images bruitées et avec une initialisation inadéquate du contour actif, nous proposons une technique qui combine des statistiques locales et globales pour définir le critère de segmentation. En utilisant un rayon de taille fixe, un demi-disque est superposé sur chaque point du contour actif afin de définir les régions d'extraction locale. Lorsque l'hétérogénéité se présente à la fois sur l'objet d'intérêt et sur le fond de l'image, nous développons une technique basée sur un rayon flexible déterminant deux demi-disques avec deux rayons de valeurs différentes pour extraire l'information locale. Le choix de la valeur des deux rayons est déterminé en prenant en considération la taille de l'objet à segmenter ainsi que de la distance séparant l'objet d'intérêt de ses voisins. Enfin, pour suivre un objet mobile dans une séquence vidéo en utilisant la méthode du contour actif, nous développons une approche hybride du suivi d'objet basée sur les caractéristiques de la région et sur le vecteur mouvement des points d'intérêt extraits dans la région objet. En utilisant notre approche, le contour actif initial à chaque image sera ajusté suffisamment d'une façon à ce qu'il soit le plus proche possible au bord réel de l'objet d'intérêt, ainsi l'évolution du contour actif basée sur les caractéristiques de la région ne sera pas piégée par de faux contours. Des résultats de simulations sur des images synthétiques et réelles valident l'efficacité des approches proposées.Object segmentation and tracking is a challenging area of ongoing research in computer vision. One important application lies in robotics where the ability to accurately segment an object of interest from its background is crucial and particularly on images acquired onboard during robot motion. Object segmentation technique consists in separating the object region from the image background according to a pre-defined criterion. Object tracking is a process of determining the positions of moving objects in image sequences. Several techniques can be applied to ensure these operations. In this thesis, we are interested to segment and track objects in video sequences using active contour method due to its robustness and efficiency to segment and track non-rigid objects. Active contour method consists in making a curve converge from an initial position around the object to be detected towards this object boundary according to a pre-defined criterion. We employ criteria which depend on the image regions what may impose certain constraints on the characteristics of these regions as a homogeneity assumption. This assumption may not always be verified due to the heterogeneity often present in images. In order to cope with the heterogeneity that may appear either in the object of interest or in the image background in noisy images using an inadequate active contour initialization, we propose a technique that combines local and global statistics in order to compute the segmentation criterion. By using a radius with a fixed size, a half-disk is superposed on each point of the active contour to define the local extraction regions. However, when the heterogeneity appears on both the object of interest and the image background, we develop a new technique based on a flexible radius that defines two half-disks with two different radius values to extract the local information. The choice of the value of these two radii is determined by taking into consideration the object size as well as the distance separating the object of interest from its neighbors. Finally, to track a mobile object within a video sequence using the active contour method, we develop a hybrid object tracking approach based on region characteristics and on motion vector of interest points extracted on the object region. Using our approach, the initial active contour for each image will be adequately adjusted in a way that it will be as close as possible to the actual boundary of the object of interest so that the evolution of active contour based on characteristics of the region will not be trapped by false contours. Simulation results on synthetic and real images validate the effectiveness of the proposed approaches

Interconnection of a Forest Growth Model and a Structural Model for Young Poplar Trees (Populus spp.)

Beim Anbau von schnellwachsenden Baumarten wie Pappel und Weide auf landwirtschaftlichen Flächen in Kurzumtriebsplantagen stellt die Standortwahl und die daran gebundene Ertragsprognose eine zentrale Entscheidung für den Bewirtschafter dar. In Verbindung mit dem Sortenaspekt besteht hier Forschungsbedarf zur Wechselwirkung von Standort und Genotyp hinsichtlich der Wuchsleistung. Ziel dieser Arbeit ist es, diese Fragestellungen auf mehreren Ebenen zu betrachten. Dazu wurde ein Multiskalen-Ansatz gewählt, in dessen Rahmen zwei Modellkomplexe entwickelt werden, um sie anschließend durch eine Schnittstelle zu verbinden. Der erste Komplex sieht dabei die Implementierung eines Ertragssimulators vor, der das einzelbaumbasierte Wachstum und die Mortalität in Abhängigkeit von Konkurrenz und Standortbedingungen abbildet. Die Datengrundlage hierfür stellen Zuwachsdaten aus dem vom BMEL geförderten ProLoc Verbundvorhaben dar. Dazu wird auf 18 Versuchsflächen zurückgegriffen, die auf einer breiten Amplitude standörtlicher Eigenschaften angelegt wurden. Nach einem einheitlichem Versuchsdesign wurden monoklonale Versuchsparzellen mit drei Pappel- und zwei Weidenklonen (interspezifisch gekreuzte Hybride) in zwei je dreijährigen Rotationen versuchstechnisch betreut und nach dem dritten Jahr auf den Stock gesetzt. Basierend auf der Vorlage des Waldwachstumssimulators BWINPro und der zugehörigen Programmbibliothek TreeGross werden mehrere Modelle parametrisiert, die neben den Überlebensraten nach der Pflanzung und dem Rückschnitt die Höhenzuwächse in der ersten und zweiten Rotation schätzen. Mit dem distanzunabhängigen Konkurrenzparameter “basal area of larger trees'' kann die Entwicklung innerhalb der Bestände abgebildet werden. Hinsichtlich der Wuchsleistung auf Standortebene stellen sich im Zuge der Variablenselektion die Parameter Pflanzdatum, nutzbare Feldkapazität, Bodenzahl, Niederschlagssumme im Mai und Juni und Mitteltemperatur im Juni und Juli als entscheidend heraus. Zur Schätzung des Höhenzuwachses und der Überlebensrate nach Rückschnitt wird die Baumhöhe vor der Ernte als unabhängige Variable genutzt. Der Faktor Klon deutet innerhalb der Modelle zwar auf Unterschiede in den Wachstumsvorgängen hin, Wechselwirkungen mit Standortvariablen können jedoch nicht festgestellt werden. Fehlende Variablen wie der durchschnittliche Gesamtzuwachs des Ertrags der Trockenmasse in t_atro ha^-1 a^-1 werden über zusätzliche am Datensatz parametrisierte Funktionen geschätzt. Die Einzelmodelle werden zu einem Simulationsablauf verbunden und die Gesamtschätzgüte überprüft. In der ersten Rotation können gute Ergebnisse erzielt werden mit quadrierten Korrelationen der beobachteten und geschätzten Bestandesmittelhöhen von 0.79. In der zweiten Rotation nimmt die Schätzgüte jedoch auf 0.53 ab. Es finden sich vereinzelte Standorte mit starken Abweichungen, als problematisch werden die Tiefe der Bodenbeprobung und fehlende erweiterte Informationen über den Wasserhaushalt vermutet. Der zweite Modellkomplex beinhaltet ein Strukturmodell, für das sich auf die Pappel-Genotpyen und die zweite Rotation beschränkt wird. Zunächst wurden mehrere Messmethoden identifiziert, die geeignet sind, die Baumarchitektur in Form von Geometrie und Topologie der oberirdischen holzigen Biomasse sowie die Morphologie der Belaubung hinsichtlich der Blattarchitektur und Blattform zu bestimmen. Für die Verzweigungsarchitektur wurden ein manuelles Verfahren und ein semi-automatisches Verfahren mit einem elektromagnetischen Digitizer zur Bestimmung der Astkrümmung gewählt und angewandt. Die Blattarchitektur wurde mit einem manuellen Verfahren gemessen. Die Blattform konnte per Digitalisierung von eingesammelten Blättern bestimmt werden. Im Zuge der Analyse der gewonnenen Daten werden mehrere Modelle parametrisiert. Hierdurch können für Apikal- und Lateralknospen die Austriebswahrscheinlichkeiten sowie die Dimension und Orientierung im Raum von sich bildenden Trieben geschätzt werden. Innerhalb der Modelle wird nach Haupt- und Nebenstämmen, Verlängerungs- und Seitentrieben, Lang- und Kurztrieben und innerhalb der Seitentriebe nach sylleptischen sowie regulären Trieben differenziert. Der Ausgangspunkt ist hier die Schätzung die Internodienanzahl je Trieb, die über die Trieblänge wiederum andere Parameter wie den Verzweigungswinkel und die Krümmung beeinflusst. Weitere Faktoren, die mehreren Modellen zugrunde liegen, sind das Alter und die Verzweigungsordnung sowie der genotypische Einfluss. Parameter wie die Belaubung und die Blattgröße lassen sich mitunter durch die relative Höhe am Baum schätzen. Die Blattform wiederum wird durch Konturpunkte bestimmt, deren Koordinaten in Abhängigkeit von der Blattlänge berechnet werden. Im Rahmen der Analyse dieser Modelle stellen sich geringe Unterschiede in der Struktur zwischen den Klonen heraus. Ausnahmen stellen die Krümmung und Verzweigungswinkel der Seitentriebe für einen der Klone dar, bei dem die Modelle den beobachtbaren schlankeren Habitus gut reproduzieren. Deutliche Unterschiede ergeben sich auch bei den Blattformen, die die Blattformen der zugrundeliegenden Elternspezies der Hybride wiedergeben. Die einzelnen Modellfunktionen werden anschließend als Gesamt-Strukturmodell in der Modellplattform GroIMP implementiert. Das erhaltene Modell kann in Jahresschritten die Entwicklung der Baumstruktur für jeden der drei Klone abbilden. Wahlweise können beliebig große Bestände simuliert werden, die durch stochastische Komponenten im Modell über eine realitätsnahe Variabilität der Baumgrößen verfügen. Die Verbindung der beiden Modellkomplexe wird durch eine Schnittstelle realisiert, die den Import von Einzelbaumdaten aus dem Ertragsmodell in das Strukturmodell vorsieht. Zwei weitere Modelle werden parametrisiert, um für das Strukturmodell die Internodienanzahl aus der Trieblänge als jährliche Höhenzuwächse des Ertragsmodells ermitteln zu können und das Wachstum der Nebenstämme an den Hauptstamm anzupassen. Darüber hinaus können die vom Ertragssimulator erzeugten Ausfälle in den Beständen berücksichtigt werden. Zukünftige Forschungsarbeiten werden zeigen, inwiefern das hier entwickelte Ertragsmodell durch eine Validierung mit Daten aus anderen Versuchen weiterentwickelt werden kann, um auch tiefere Bodenschichten mit einzubeziehen. Das Strukturmodell könnte durch Einbau eines Physiologiemoduls zu einem vollständigen Funktions-Struktur-Pflanzenmodell ausgebaut werden. Durch die Erweiterung der Schnittstelle zur Rückgabe von Daten vom Strukturmodell zum Ertragsmodell wäre auch eine Verbesserung der Schätzgüte z.B. durch erweiterte Möglichkeiten zur Modellierung der Konkurrenzverhältnisse vorstellbar.When planting fast-growing tree species such as poplars and willows on agricultural land in short rotation coppice plantations, site selection and the associated yield potential pose a central decision for the practitioner. In connection with the cultivar aspect there has been a need for research on the interaction between site and genotype in terms of growth performance. The aim of this work is to examine these questions on several levels. For this purpose, a multi-scale approach was chosen in the framework of which two model complexes are developed which are then connected by an interface. The first model complex incorporates the implementation of a yield simulator which depicts single tree based growth and mortality as a function of competition and site conditions. The data basis for this is growth data from the joint research project ProLoc funded by the BMEL. For this purpose, 18 trial sites are chosen which were initiated on a broad amplitude of environmental conditions. Following a uniform experimental design, monoclonal trial plots with three poplar and two willow clones (interspecific crossed hybrids) were supervised in two tri-annual rotations and cut back after the third year. Based on the model of the forest growth simulator BWINPro and the associated TreeGross program library, several models are parameterized which, in addition to the survival rates after planting and harvest, estimate the height increment in the first and second rotation. With the distance-independent competition index ``basal area of larger trees'' the development within the stands can be predicted. Regarding the growth performance on the site level, the parameters of planting date, available water capacity, German agricultural soil quality rating, sum of precipitation in May and June and mean temperature in June and July are identified as influential by variable selection. To estimate the height increment and survival after pruning, tree height before harvest is regarded as an independent variable. The factor clone indicates differences in the growth processes within the models but interactions with site variables can not be determined as significant. Missing variables such as the mean annual increment in dry matter yield in oven-dry tons ha^-1 a^-1 are estimated by additional functions parameterized with the dataset. The individual models are connected to a simulation procedure and the overall predictive power is assessed. Good results can be achieved for the first rotation with squared correlations of the observed and estimated mean stand height of 0.79. However, in the second rotation the estimation quality decreases to 0.53. There are single sites with considerable deviations. The depth of the soil sampling and missing extended information on the water supply are suspected as problematic here. The second model complex includes a structural model focused on the poplar genotypes and the second rotation. First, several measuring methods were identified which are deemed suitable for determining the tree architecture in terms of geometry and topology of the above-ground woody biomass, as well as the morphology of foliage in terms of leaf architecture and leaf shape. For the branch architecture, a manual method and a semi-automatic method with an electromagnetic digitizer for determining branch curvature have been selected and employed. The leaf architecture was measured by a manual method. The leaf shape could be determined by digitizing collected leaves. After analyzing the obtained data, several models are parameterized. As a result, the probability of bud growth and the dimensions and orientation in space of developing shoots can be estimated for apical and lateral buds. The models differentiate between main and minor stems, prolongation and lateral shoots, long and short shoots and, within the lateral shoots, sylleptic and regular shoots. The starting point here is the estimation of the number of internodes per shoot which in turn influences other parameters such as the branch angle and the curvature through the shoot length. Other factors underlying several models are the age, branch order and the genotypic influence. Parameters such as foliage and leaf size can mainly be estimated by the relative height with regard to the absolute tree height. The leaf shape in turn is determined by contour points whose coordinates are calculated as a function of the leaf blade length. As part of the analysis of these models, only slight differences in the structure between the clones are found. Exceptions are the curvature and branching angles of the lateral shoots for one of the clones, for which the models reproduce the observable slender habitus. Significant differences also occur in the leaf shape which reflect the leaf shapes of the underlying parent species of the hybrids. The individual model functions are then implemented into a structural model in the model platform GroIMP. The resulting model can simulate the development of the tree structure for each of the three clones in annual steps. Arbitrarily large stands can be simulated that have realistically varying tree sizes through stochastic components in the model. The interconnection of the two model complexes is realized through the import of single tree data from the yield model into the structural model. Two further models are parameterized to determine the number of internodes from the shoot length as annual height increment of the yield model for the structural model and to modify the growth of the minor stems in dependence of the main stem growth. Additionally, the single tree mortality generated by the yield simulator is incorporated into the structural model. Further research will show whether it is possible to improve the yield model by validation with data from other experiments to include deeper soil layers here. The structural model could be extended to a complete functional structural plant model by incorporating a physiology module. By extending the interconnection to return data from the structural model to the yield model, the predictive power could be improved, for example by means of extended possibilities for modeling the within-stand competition dynamics

An Evolutionary Approach to Adaptive Image Analysis for Retrieving and Long-term Monitoring Historical Land Use from Spatiotemporally Heterogeneous Map Sources

Land use changes have become a major contributor to the anthropogenic global change. The ongoing dispersion and concentration of the human species, being at their orders unprecedented, have indisputably altered Earth’s surface and atmosphere. The effects are so salient and irreversible that a new geological epoch, following the interglacial Holocene, has been announced: the Anthropocene. While its onset is by some scholars dated back to the Neolithic revolution, it is commonly referred to the late 18th century. The rapid development since the industrial revolution and its implications gave rise to an increasing awareness of the extensive anthropogenic land change and led to an urgent need for sustainable strategies for land use and land management. By preserving of landscape and settlement patterns at discrete points in time, archival geospatial data sources such as remote sensing imagery and historical geotopographic maps, in particular, could give evidence of the dynamic land use change during this crucial period. In this context, this thesis set out to explore the potentials of retrospective geoinformation for monitoring, communicating, modeling and eventually understanding the complex and gradually evolving processes of land cover and land use change. Currently, large amounts of geospatial data sources such as archival maps are being worldwide made online accessible by libraries and national mapping agencies. Despite their abundance and relevance, the usage of historical land use and land cover information in research is still often hindered by the laborious visual interpretation, limiting the temporal and spatial coverage of studies. Thus, the core of the thesis is dedicated to the computational acquisition of geoinformation from archival map sources by means of digital image analysis. Based on a comprehensive review of literature as well as the data and proposed algorithms, two major challenges for long-term retrospective information acquisition and change detection were identified: first, the diversity of geographical entity representations over space and time, and second, the uncertainty inherent to both the data source itself and its utilization for land change detection. To address the former challenge, image segmentation is considered a global non-linear optimization problem. The segmentation methods and parameters are adjusted using a metaheuristic, evolutionary approach. For preserving adaptability in high level image analysis, a hybrid model- and data-driven strategy, combining a knowledge-based and a neural net classifier, is recommended. To address the second challenge, a probabilistic object- and field-based change detection approach for modeling the positional, thematic, and temporal uncertainty adherent to both data and processing, is developed. Experimental results indicate the suitability of the methodology in support of land change monitoring. In conclusion, potentials of application and directions for further research are given

Développement d'une méthode de caractérisation externe et interne de sprays de carburants par imagerie rapide

La qualité de la combustion dans un moteur à explosion ou dans une turbine à gaz est directement influencée par la phase d’injection du carburant. Une maîtrise de la distribution spatiale et temporelle du liquide injecté est alors impérative afin de consommer le maximum de carburant présent dans la chambre et de limiter les rejets de polluants. Pour caractériser le processus d’injection, une technique grandement utilisée est l’imagerie rapide de sprays, suivie par le traitement des images. L’ombroscopie, avec une caméra à haute vitesse, est préférée dans cette étude étant donné la configuration expérimentale (injecteur mono-trou, faible densité du carburant, etc.). En général, les méthodes de post-traitement d’images sont diversifiées, allant de la simple segmentation par seuillage à des méthodes alternatives comprenant une detection de contours puis une segmentation. La revue de littérature dans le domaine de l’analyse de sprays a montré des manques et des imprécisions qui persistent. Aussi, dans les études de caractérisation complète de sprays, des méthodes distinctes sont utilisées pour l’analyse externe (macroscopique) et interne (microscopique), ce qui est à la fois complexe à mettre en place et dangereux au vu des erreurs pouvant être introduites. L’objectif principal est alors de proposer un outil complet, capable de traiter des images de sprays, conduisant à l’obtention des propriétés externes et internes, de manière fidèle et représentative de la réalité. La method retenue est une méthode hybride comportant tout d’abord une phase conséquente d’amélioration et de débruitage de l’image par filtrage Bayésien sur réseau multi-échelles. Cette première étape semble essentielle étant donné la qualité moindre des images de sprays obtenues. La seconde phase est l’application d’une méthode alternative de contours actifs suivie d’une segmentation afin de transformer les contours détectés en régions. Cette approche est compare aux outils utilisés de nos jours et elle démontre une performance supérieure. La majorité des comparaisons est effectuée sur des images de synthèse puis sur des images naturelles, par des analyses visuelles, des analyses d’indicateurs de qualité, des analyses de spectres d’images. La caractérisation du spray débute ensuite par l’obtention des propriétés externes (longueur de pénétration, angle de cône, aire et volume) puis des propriétés internes (distribution des diamètres de gouttes, diamètres moyens et représentatifs). La performance de l’algorithme de post-traitement permet de mener une étude des paramètres morphologiques des gouttes avec un niveau de confiance élevé, du fait de la préservation des propriétés des objets au cours du calcul (pas d’extrapolation ni de suppression de contours). L’application à des injections à basse pression d’iso-octane, démontre l’efficacité de la solution proposée

Cell-Based Deformation Monitoring via 3D Point Clouds

Deformation is one of the most important phenomena in environmental science and engineering. Deformation of artificial and natural objects happens worldwide, such as structural deformation, landslide, subsidence, erosion, and rockfall. Monitoring and assessment of such deformation process is not only scientifically interesting, but also beneficial to hazard/risk control and prediction. In addition, it is also useful for regional planning and development. Deformation monitoring was driven by geodetic observations in the field of traditional geodetic surveying, based on the measurement of sparse points in a control network. Recently, with the rapid development of terrestrial LiDAR techniques, millions of points with associated three-dimensional coordinates (known as "3D point clouds") can be promptly captured in a few minutes. Compared to traditional surveying, terrestrial LiDAR offers great potential for deformation monitoring, because of various advantages such as fast data capture, high data density, and precise 3D object representation. By analysing 3D point clouds, the objective of this thesis is to provide an effective and efficient approach for deformation monitoring. Towards this goal, this thesis designs a new concept of "deformation map" for deformation representation and a novel "cell-based approach" for deformation computation. The main outcome of this thesis is a novel and rich approach that is able to automatically and incrementally compute a deformation map that enables a better understanding of structural and natural hazards with heterogeneous deformation characteristics. This work includes several dedicated contributions as follows. Hybrid Deformation Modelling. This thesis firstly provides a comprehensive investigation on the modelling requirements of various deformation phenomena. The requirements concern three main aspects, i.e., what has deformation (deformation object), which type of deformation, and how to describe deformation. Based on this detailed requirement analysis, we propose a rich and hybrid deformation model. This model is composed of meta-deformation, sub-deformation and deformation map, corresponding to deformation for a small cell, for a partial area, and for the whole object, respectively. Cell-based Deformation Computation. In order to automatically and incrementally extract heterogeneous deformation of the whole monitored object, we bring the "cell" concept into deformation monitoring. This thesis builds a cell-based deformation computing framework, which consists of three key steps: split, detect, and merge. Split is to divide the space of the object into many cells (uniform or irregular); detect is to extract the meta-deformation for individual cells by analysing the inside point clouds at two epochs; and merge is to group adjacent cells with similar deformation together and to form a consistent sub-deformation. As the final result, an informative deformation map is computed for describing the deformation for the whole object. Evaluation of Cell-based Approach. To evaluate such hybrid modelling and cell-based deformation computation, this thesis extensively studies both synthetic and real-life point cloud datasets: (1) by imitating a landslide scenario, we generate synthetic data using Matlab programming and practical settings, and compare the cell-based approach with traditional non-cell based geodetic methods; (2) by analysing two real-life cases of deformation in Switzerland, we further validate our approach and compare the results with third party sources (e.g., results provided by a surveying company, results computed by using a commercial software like 3DReshaper). Extension of Cell-based Approach. At the last stages of this thesis work, we particularly focus on providing several technical extensions to enhance this cell-based deformation monitoring approach. The main extensions include: (1) supporting dynamic cells instead of uniform cells when splitting the entire object space, (2) finding cell correspondence for the deformation scenarios that have large deformation like rockfalls, (3) movement tracking with data-driven cells which have irregular cell shape that can be automatically determined by the deformation boundary itself, (4) designing an adaptive modelling strategy that is able to accordingly select a suitable model for detecting meta-deformation of cells, and (5) computing deformation evolution for a monitored object with more than two epochs of point cloud datasets

Dynamique de la paroi cellulaire dans la régulation de la morphogenèse et de la croissance cellulaire

Cells in nature develop in a wide range of forms, following diverse growth patterns. Despite the importance of these fundamental processes, how cells regulate their growth and morphogenesis is still poorly understood. In this thesis, I explored these processes, focusing my investigations on tip growing walled cells and in particular, by exploiting the fission yeast Schyzosaccharomyces pombe, adopting a mainly biomechanical approach. To this aim, I first developed novel methods to measure key cell wall mechanical parameters in vivo and in large scale, which allowed the very first observations of cell wall dynamics. This revealed that the cell wall is softer and highly variable at growing poles, and almost stable and stiffer at non-growing sites. During elongation, there is an interplay between wall mechanics and cell growth, whose active control allows cell expansion while preserving cell integrity. In addition, I observed that there is a strong correlation between cell wall mechanics and cell morphology, and ectopic perturbations of wall properties directly affect shape establishment and maintenance. Together my results show that the regulation of wall mechanics is fundamental in the determination of cell dynamics in tip growing walled cells. Moreover, this suggests that dynamic observation of cell surface mechanics is crucial for a complete understanding of multifactorial and complex processes as growth and morphogenesis.Les cellules dans la nature se développent dans un large éventail de formes, suivant divers modèles de croissance. Malgré l'importance de ces processus fondamentaux, la façon dont les cellules régulent leur croissance et leur morphogenèse est encore mal comprise. Dans cette thèse, j'ai exploré ces aspects, avec une approche principalement biomécanique, en concentrant mes investigations sur des cellules à paroi à croissance de pointe et en exploitant en particulier la levure fissipare Schyzosaccharomyces pombe. J'ai d'abord développé de nouvelles méthodes pour mesurer les paramètres mécaniques clés de la paroi cellulaire in vivo et à grande échelle, ce qui a permis les premières observations de la dynamique des parois cellulaires. Ceci a révélé que la paroi cellulaire est plus souple et très variable au niveau des pôles de croissance, et presque stable et plus rigide dans les sites non cultivés. Au cours de l'allongement, il existe une interaction entre la mécanique des parois et la croissance cellulaire, dont le contrôle actif permet l'expansion cellulaire tout en préservant l'intégrité des cellules. De plus, j'ai observé qu'il existe une forte corrélation entre la mécanique des parois cellulaires et la morphologie cellulaire, et des perturbations des propriétés de la paroi affectent directement l'établissement et la maintenance de la forme. Ensemble, mes résultats montrent que la régulation de la paroi est fondamentale dans la détermination de la dynamique cellulaire dans les cellules à parois épaissies. Globalement, cela suggère que l'observation dynamique de la mécanique de surface cellulaire est essentielle pour une compréhension complète des processus multifactoriels et complexes comme la croissance et la morphogenèse

Segmentation d'images par combinaison adaptative couleur-texture et classification de pixels. (Applications à la caractérisation de l'environnement de réception de signaux GNSS)

En segmentation d images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l utilisation conjointe de ces deux sources d informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l algorithme de croissance de régions par LPE. L originalité de notre méthode réside dans l étude de la dispersion d un nuage de point 3D dans l espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L approche de combinaison couleur/texture proposée est d abord testée sur deux bases d images, à savoir la base générique d images couleur de BERKELEY et la base d images de texture VISTEX. Cette thèse s inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d images réelles acquises en mobilité, à l aide d une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d une classification binaire permettant d obtenir les deux classes d intérêt ciel (signaux LOS) et non ciel (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d exclusion des satellites NLOS permet d améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l estimation de position, basée sur l exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d images), conditionnée par l information DOP, contenue dans les trames GPS.Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes sky (LOS signals) and not sky (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Estimation des forces musculaires du membre supérieur humain par optimisation dynamique en utilisant une méthode directe de tir multiple

La modélisation musculo-squelettique permet d’estimer les forces internes du corps humain, à savoir, les forces musculaires et articulaires. Ces estimations sont nécessaires pour comprendre l’anatomie fonctionnelle, les mécanismes de blessures ou encore de concevoir des aides techniques à la motricité. Le défi est d’utiliser l’ensemble des données biomécaniques existantes pour prédire des forces internes qui tiennent compte des stratégies neuro-musculo-squelettiques propres à chacun. L’objectif de cette thèse était d’estimer les forces musculaires du membre supérieur humain par optimisation dynamique, en proposant une méthode innovante de suivi simultané des données électromyographiques (EMG) et cinématiques. À cet égard, nos quatre objectifs spécifiques étaient de : (1) résoudre ce problème d’optimisation dynamique en utilisant une méthode directe de tir multiple ; (2) déterminer sa pertinence et sa performance par rapport aux autres algorithmes existants ; (3) valider son applicabilité à des données expérimentales ; et (4) caractériser des techniques d’identification (numériques et expérimentales) des propriétés musculaires, notamment à l’aide d’un ergomètre isocinétique. Nos différentes études ont permis d’établir que, en un temps de calcul raisonnable (~ 1 heure), notre nouvelle méthode de suivi simultané en optimisation dynamique est à-même de reproduire la cinématique attendue avec une précision de l’ordre de 5°. En outre, l'erreur quadratique moyenne sur les forces musculaires a été réduite d’au moins cinq fois avec notre nouvelle méthode, comparativement aux optimisations statique, hybride et dynamique reposant sur des fonctions-objectif de moindres-activations/excitations (erreur sur les forces musculaires de 18,45 ± 12,60 N avec notre nouvelle méthode contre 85,10 ± 116,40 N avec une optimisation hybride faisant le suivi des moments articulaires). Notre algorithme a également montré son efficacité lors de l’identification des propriétés musculaires d’un modèle musculo-squelettique générique : ce faisant, des excitations musculaires avec deux fois moins d’erreurs vis-à-vis de l’EMG expérimental ont été obtenues, comparativement à l’optimisation statique. Finalement, en termes de calibration du modèle musculo-squelettique, nous avons pu établir que la mesure expérimentale du moment articulaire à l’épaule au moyen de l’ergomètre isocinétique est inadéquate, en particulier lors de mouvements de rotation interne/externe de l’épaule. En effet, les composantes en flexion et abduction du moment à l’épaule mesurées par l’ergomètre isocinétique sont significativement sous-estimées (jusqu'à 94,9% par rapport au moment résultant calculé à partir des efforts tridimensionnels à la main et au coude, mesurés par des capteurs de force six axes). Par conséquent, cette thèse a mis en évidence l’importance du suivi simultané de l’EMG et de la cinématique en optimisation dynamique, afin de rendre fiables les estimations de forces musculaires du membre supérieur – notamment, dans les cas de forte co-contraction musculaire. Elle également a permis d’établir des recommandations qui serviront lors de la calibration du modèle à partir de l’ergomètre isocinétique. Notre méthode innovante pourra être appliquée à des populations pathologiques, afin de comprendre la pathomécanique et mieux intervenir auprès des professionnels de la santé et de leurs patients.Musculoskeletal modeling is used to estimate the internal forces of the human body, namely, muscle and joint forces. These estimates are necessary to understand functional anatomy and pathogenesis or to design technical devices supporting the movement. The challenge is to use all existing biomechanical data to predict internal forces that account for the neuro-musculoskeletal strategies of each individual. The purpose of this thesis was to estimate the human upper-limb muscles forces using forward dynamic optimisation. To do so, we proposed an innovative method tracking both electromyographic (EMG) and kinematic data directly into the optimisation objective-function. In this regard, our four specific objectives were: (1) solving the forward-dynamic optimisation problem using a direct multiple shooting method; (2) determining its relevance and performance compared to other existing algorithms in the literature; (3) validating its applicability to experimental data; and (4) characterizing techniques to identify the model muscle properties using the isokinetic dynamometer. In our different studies, we have demonstrated that, in a reasonable computation time (~ 1 hour), our new dynamic-optimisation method is able to predict the joint kinematics with an accuracy of about 5°. In addition, the muscle forces root-mean-square error was reduced by at least five times with our new method compared to static, hybrid, and dynamic optimisations based on least-activations/excitations objective-functions (muscle forces error of 18.45 ± 12.60 N with our new method vs. 85.10 ± 116.40 N with a traditional hybrid optimisation tracking the joint torques). Our new algorithm also proved to be efficient in identifying the muscle properties of a generic musculoskeletal model: in doing so, the error between the optimised muscle excitations and the experimental EMG was two time lower than the one obtained with static optimisation. Finally, regarding the calibration of the musculoskeletal model, we established that the experimental joint torque measurement at the shoulder using the isokinetic dynamometer was not suitable, especially during internal/external rotation movements of the shoulder. In fact, the flexion and abduction components of the shoulder torque measured by the isokinetic dynamometer are significantly underestimated (up to 94.9% compared to the resulting torque calculated from the three-dimensional forces at the hand and at the elbow, measured by six-axis force sensors). Therefore, this thesis has emphasized the importance of tracking both EMG and kinematics in dynamic optimisation, in order to make reliable estimations of the upper-limb muscle forces – specifically when high co-contraction occurs. Besides, recommendations were issued about calibrating the musculoskeletal model from the experimental torques measured with the isokinetic dynamometer. It will be possible to apply our innovative forward-dynamic optimisation method to pathological populations to increase understanding of the pathomechanics of human movement and better assist health professionals and their patients

Contributions à la fusion de segmentations et à l’interprétation sémantique d’images

Cette thèse est consacrée à l’étude de deux problèmes complémentaires, soit la fusion de segmentation d’images et l’interprétation sémantique d’images. En effet, dans un premier temps, nous proposons un ensemble d’outils algorithmiques permettant d’améliorer le résultat final de l’opération de la fusion. La segmentation d’images est une étape de prétraitement fréquente visant à simplifier la représentation d’une image par un ensemble de régions significatives et spatialement cohérentes (également connu sous le nom de « segments » ou « superpixels ») possédant des attributs similaires (tels que des parties cohérentes des objets ou de l’arrière-plan). À cette fin, nous proposons une nouvelle méthode de fusion de segmentation au sens du critère de l’Erreur de la Cohérence Globale (GCE), une métrique de perception intéressante qui considère la nature multi-échelle de toute segmentation de l’image en évaluant dans quelle mesure une carte de segmentation peut constituer un raffinement d’une autre segmentation. Dans un deuxième temps, nous présentons deux nouvelles approches pour la fusion des segmentations au sens de plusieurs critères en nous basant sur un concept très important de l’optimisation combinatoire, soit l’optimisation multi-objectif. En effet, cette méthode de résolution qui cherche à optimiser plusieurs objectifs concurremment a rencontré un vif succès dans divers domaines. Dans un troisième temps, afin de mieux comprendre automatiquement les différentes classes d’une image segmentée, nous proposons une approche nouvelle et robuste basée sur un modèle à base d’énergie qui permet d’inférer les classes les plus probables en utilisant un ensemble de segmentations proches (au sens d’un certain critère) issues d’une base d’apprentissage (avec des classes pré-interprétées) et une série de termes (d’énergie) de vraisemblance sémantique.This thesis is dedicated to study two complementary problems, namely the fusion of image segmentation and the semantic interpretation of images. Indeed, at first we propose a set of algorithmic tools to improve the final result of the operation of the fusion. Image segmentation is a common preprocessing step which aims to simplify the image representation into significant and spatially coherent regions (also known as segments or super-pixels) with similar attributes (such as coherent parts of objects or the background). To this end, we propose a new fusion method of segmentation in the sense of the Global consistency error (GCE) criterion. GCE is an interesting metric of perception that takes into account the multiscale nature of any segmentations of the image while measuring the extent to which one segmentation map can be viewed as a refinement of another segmentation. Secondly, we present two new approaches for merging multiple segmentations within the framework of multiple criteria based on a very important concept of combinatorial optimization ; the multi-objective optimization. Indeed, this method of resolution which aims to optimize several objectives concurrently has met with great success in many other fields. Thirdly, to better and automatically understand the various classes of a segmented image we propose an original and reliable approach based on an energy-based model which allows us to deduce the most likely classes by using a set of identically partitioned segmentations (in the sense of a certain criterion) extracted from a learning database (with pre-interpreted classes) and a set of semantic likelihood (energy) term