Modélisation, Analyse, Représentation des Images Numériques Approche combinatoire de l’imagerie

My research are focused on combinatorial image processing. My approach is to propose mathematical models to abstract physical reality. This abstraction allows to define new techniques leading to original solutions for some problems. In this context, I propose a topological model of image, regions segmentation based on statistical criteria and combinatorial algorithms, and a bound representation based on combinatorial maps.Mes travaux de recherche sont basés sur une approche combinatoire et discrète de l’imagerie. Ma démarche est de proposer des définitions de modèles mathématiques fournissant une abstraction de la réalité physique, cette abstraction permettant de définir des nouvelles techniques amenant des solutions originales à des problèmes posés. Dans ce cadre, je me suis plus particulièrement intéressé à la définition d’un modèle formel d’image, à la segmentation en régions par des techniques algorithmiques et statistiques, et à la structuration du résultat à l’aide d’une représentation combinatoire

Décomposition volumique d'images pour l'étude de la microstructure de la neige

Les avalanches de neige sont des phénomènes naturels complexes dont l'occurrence s'explique principalement par la structure et les propriétés du manteau neigeux. Afin de mieux comprendre les évolutions de ces propriétés au cours du temps, il est important de pouvoir caractériser la microstructure de la neige, notamment en termes de grains et de ponts de glace les reliant. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est la décomposition d'échantillons de neige en grains individuels à partir d'images 3-D de neige obtenues par microtomographie X. Nous présentons ici deux méthodes de décomposition utilisant des algorithmes de géométrie discrète. Sur la base des résultats de ces segmentations, certains paramètres, comme la surface spécifique et la surface spécifique de contact entre grains sont ensuite estimés sur des échantillons de neiges variées. Ces méthodes de segmentation ouvrent de nouvelles perspectives pour la caractérisation de la microstructure de la neige, de ses propriétés, ainsi que de leur évolution au cours du temps.Snow avalanches are complex natural phenomena whose occurrence is mainly due to the structure and properties of the snowpack. To better understand the evolution of these properties over time, it is important to characterize the microstructure of snow, especially in terms of grains and ice necks that connect them. In this context, the objective of this thesis is the decomposition of snow samples into individual grains from 3-D images of snow obtained by X-ray microtomography. We present two decomposition methods using algorithms of discrete geometry. Based on the results of these segmentations, some parameters such as the specific surface area and the specific contact area between grains are then estimated from samples of several snow types. These segmentation methods offer new outlooks for the characterization of the microstructure of snow, its properties, and its time evolution

Représentation, modélisation et génération procédurale de terrains

Slides disponiblesSoutenance oral (présentation + questions) disponible sur demandeThis PhD (entitled "Representation, modelisation and procedural generation of terrains") is related to movie and videogames digital content creation, especially natural scenes.Our work is dedicated to handle and to generate landscapes efficently. We propose a new model based on a construction tree inside which the user can handle parts of the terrain intuitively. We also present techniques to efficently visualize such model. Finally, we present a new algorithm for generating large-scale terrains exhibiting hierarchical structures based on their hydrographic networks: elevation is generated in a broad compliance to water-tansport principles without having to resort on costly hydraulic simulations.Cette thèse (qui a pour intitulé "Représentation, modélisation et génération procédurale de terrains") a pour cadre la génération de contenus numériques destinés aux films et aux jeux-vidéos, en particulier les scènes naturelles.Nos travaux visent à représenter et à générer des terrains. Nous proposons, en particulier, un nouveau modèle de représentation qui s'appuie sur un arbre de construction et qui va permettre à l'utilisateur de manipuler des morceaux de terrain de façon intuitive. Nous présentons également des techniques pour visualiser ce modèle avec un maximum d'efficacité. Enfin nous développons un nouvel algorithme de génération de terrains qui construit de très grands reliefs possédant des structures hiérarchiques découlant d'un réseau hydrographique : le relief généré est conforme aux grands principes d'écoulement des eaux sans avoir besoin d'utiliser de coûteuses simulations d'érosion hydrique

Modélisation de l'architecture des forêts pour améliorer la télédétection des attributs forestiers

The quality of indirect measurements of canopy structure, from in situ and satellite remote sensing, is based on knowledge of vegetation canopy architecture. Technological advances in ground-based, airborne or satellite remote sensing can now significantly improve the effectiveness of measurement programs on forest resources.The structure of vegetation canopy describes the position, orientation, size and shape of elements of the canopy.The complexity of the canopy in forest environments greatly limits our ability to characterize forest structural attributes. Architectural models have been developed to help the interpretation of canopy structural measurements by remote sensing. Recently, the terrestrial LiDAR systems, or TLiDAR ( Terrestrial Light Detection and Ranging ), are used to gather information on the structure of individual trees or forest stands.The TLiDAR allows the extraction of 3D structural information under the canopy at the centimetre scale.The methodology proposed in my Ph.D. thesis is a strategy to overcome the weakness in the structural sampling of vegetation cover.The main objective of the Ph.D. is to develop an architectural model of vegetation canopy, called L-Architect (LiDAR data to vegetation Architecture ), and to focus on the ability to document forest sites and to get information on canopy structure from remote sensing tools. Specifically, L-Architect reconstructs the architecture of individual conifer trees from TLiDAR data. Quantitative evaluation of L-Architect consisted to investigate (i) the structural consistency of the reconstructed trees and (ii) the radiative coherence by the inclusion of reconstructed trees in a 3D radiative transfer model. Then, a methodology was developed to quasi-automatically reconstruct the structure of individual trees from an optimization algorithm using TLiDAR data and allometric relationships. L-Architect thus provides an explicit link between the range measurements of TLiDAR and structural attributes of individual trees. L-Architect has finally been applied to model the architecture of forest canopy for better characterization of vertical and horizontal structure with airborne LiDAR data. This project provides a mean to answer requests of detailed canopy architectural data, difficult to obtain, to reproduce a variety of forest covers. Because of the importance of architectural models, L-Architect provides a significant contribution for improving the capacity of parameters' inversion in vegetation cover for optical and lidar remote sensing