Abstract FR:

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans un projet général d'appréhension de l'environnement tri-dimensionnel, d'un engin mobile, à l'aide d'un système d'acquisition stéréoscopique passif. Notre objectif est de réaliser un capteur intelligent de vision 3D passif. Dans le cadre de ce projet, notre recherche consiste à élaborer une algorithmie pour solutionner la première phase du calcul stéréoscopique: la segmentation des images. L'environnement applicatif de notre capteur, le guidage d'engins mobiles, requiert de nos algorithmes des calculs rapides et automatiques afin de s'adapter en ligne aux variations du milieu ambiant (changement d'éclairage, apparition soudaine d'un nouvel obstacle, etc. . . ). Notre démarche de recherche algorithmique, pour intégrer simultanément les contraintes de rapidité et d'automaticité, aboutit premièrement, au choix d'un modèle spécifique d'acquisition et deuxièmement, au développement d'un nouveau concept que nous nommons concept des déclivités. Ce dernier est à la base des algorithmes originaux que nous avons développés et qui sont décrits dans ce mémoire. Les résultats obtenus révèlent que l'objectif d'intégration simultanée des contraintes (i. E. Rapidité et auto-adaptativité) est atteint. De plus, nous montrons que nos algorithmes sont utilisables dans un contexte différent de celui de la stéréovision, en segmentant des images issues de divers environnements de travail (caractérisation de matériaux, reconnaissance de caractères, extraction de cellules à partir de vues biologiques, etc. . . ). Nos algorithmes conviennent à de nombreuses applications en traitement de l'image