Abstract FR:

ACette thèse est consacrée a la simplification de modèles numériques de scènes naturelles dans un contexte multi-capteurs en vue de leur utilisation dans des environnements contraints. Cette méthode s'appuie sur une analyse multirésolution des données afin d'extraire les informations pertinentes contenues à différentes échelles. Les images provenant des capteurs sont traitées à l'aide de la transformée en ondelette quinconce, construite à l'aide de nouvelles bases, autorisant une sélection plus fine des détails. Les résultats sont regroupés sous forme de deux images de pertinence : la première pour les données géométriques et la seconde pour les données des autres capteurs. Le processus de réduction des données fait intervenir ces images de pertinence afin de supprimer les informations qui n'ont pas été retenues lors de la phase d'analyse. L'utilisateur contrôle le processus de simplification en choisissant la nature des données et la résolution des détails des données à conserver en fonction du contexte applicatif. Cette méthode est appliquée à la caractérisation d'objets provenant du domaine des sciences de la terre et à la description de sites en milieux hostiles pour la robotique.