Abstract FR:

Dans quelques annees, des engins autonomes intelligents seront capables de reconnaitre leur environnement grace a des capteurs d'images pour assurer certaines de leurs fonctions telles que la navigation ou la designation automatique d'objectif. Cette these decrit un travail sur les algorithmes permettant a un robot autonome, un mobile evoluant dans un milieu naturel de reconnaitre et de positionner dans une image son environnement ou des objets appartenant a son environnement, grace a un modele de celui-ci en utilisant une camera. La tache generique a realiser consiste donc a obtenir les parametres de la transformation qui superpose au mieux le modele a l'image. Pour accomplir cette tache, on propose des algorithmes efficaces de reconnaissance et de localisation de modeles geometriques dont on etudie la robustesse et la precision. On propose egalement un algorithme de reconnaissance et de localisation d'objet generique. Dans chaque cas, on introduit la notion de vision active en recherchant des strategies d'observation de l'environnement en fonction de la tache a accomplir. La these se decompose en trois parties. Dans une premiere partie on expose des algorithmes statiques de reconnaissance, avec une progression a la fois dans la complexite du probleme et dans celle des algorithmes: puis, on presente un systeme de vision active complet, qui ajuste l'orientation et la focale de la camera en fonction des incertitudes estimees sur la position du mobile et des amers dans son environnement. Dans une deuxieme partie, on se pose le probleme de la precision et de la fiabilite de la segmentation et de la reconnaissance. On propose alors un modele quantitatif qui relie les parametres de detection de contours a la probabilite de fausse reconnaissance d'un objet. Enfin la troisieme partie decrit une methode originale de reconnaissance et de localisation d'un objet generique (pont), pour lequel on ne dispose pas d'un modele geometrique precis. On introduit un ensemble de proprietes qui sont recherchees progressivement par des algorithmes experts appliques a des zones reduites de l'image