Abstract FR:

Ce memoire presente une structure multicapteur qui permet l'obtention d'images de profils metalliques a une dimension. Cependant son manque de resolution laterale et sa forte non-linearite verticale obligent a concevoir un traitement specifique de restauration des images qui en sont issue. Afin de permettre de cette inversion, la modelisation du capteur est necessaire. Grace a une demarche originale, intermediaire entre une approche de connaissance et de representation,un modele lineaire local est etabli. Son extension, basee sur des remarques physiques, conduit a une modelisation non lineaire complete et sa validation finale est obtenue apres un ajustement fin de ses parametres. Les deux derniers chapitres traitent des algorithmes d'inversion parametriques ou non parametriques. Concernant l'approche parametrique, deux methodes sont presentees. La premiere considere le capteur comme une boite noire et conduit a son identification complete a partir d'un ensemble de couples (parametres d'entree, observation). La seconde est une methode du hessien approche et utilise le modele non lineaire etabli precedemment. Concernant l'approche non parametrique, des methodes d'inversion generalisees sont citees, mais leur mauvais comportement vis-a-vis de donnees bruitees nous ont amene a elaborer une methode sequentielle originale denommee methode avec contraintes sur operateur equivalent. Celle-ci utilise une serie de coefficients de reinjection choisie pour obtenir la meilleure approximation de l'estimateur lineaire a variance minimale (filtre de wiener dans le cas stationnaire). L'analyse theorique des performances de ce schema sequentiel est menee dans le cas d'un operateur lineaire, mais nous montrons qu'elle s'applique a des systemes dont la relation entree sortie se presente sous forme localement lineaire