Abstract FR:

Dans ce travail, nous avons etudie les differentes etapes utiles a l'elaboration d'un systeme de vision par ordinateur : la segmentation d'images, la caracterisation d'objets et la classification de donnees. Nous avons developpe des techniques originales suffisamment generales permettant de realiser chacune de ces etapes. Nous exposerons tout d'abord une methode de segmentation d'images couleur de microscopie basee sur une ligne de partage des eaux utilisant des informations locales et globales. Afin de pouvoir adapter les points critiques de la methode, nous avons defini une strategie d'optimisation qui permet de definir la facon de les aborder et de les optimiser. Nous nous sommes plus particulierement interesses au choix de l'espace couleur et a l'obtention de marqueurs. En particulier, nous avons defini une strategie de choix de l'espace couleur basee sur une mesure du contraste couleur a partir d'informations a priori. Nous detaillons ensuite une architecture de reseaux de neurones. Son principe consiste a simplifier la tache du classifieur en divisant le probleme a resoudre. L'architecture que nous avons definie permet de simplifier la reconnaissance des donnees, d'ameliorer l'apprentissage, de simplifier la structure des reseaux de neurones utilises mais principalement d'augmenter le taux de reconnaissance du classifieur. Nous avons illustre ces proprietes par des experimentations sur differentes bases de donnees. Enfin, nous presentons l'elaboration d'un systeme d'aide au screening par le tri informatique cellulaire. Ce systeme realise la synthese des methodes proposees dans les deux premieres parties. Il est totalement autonome et permet la reconnaissance des cellules de facon tres fiable (94. 5% des cellules anormales et 99% des cellules normales).