Estimation du mouvement apparent par des fonctions splines vectorielles application a l'oceanographie et a la meteorologie.
Cette these etudie le probleme de l'estimation du mouvement apparent sur des images satellite, pour des applications en oceanographie et en meteorologie. Les mouvements observes sont ceux de fluides geophysiques sur des sequences temporelles courants a la surface de l'ocean et vents dans l'atmosphere. Les methodes classiques d'estimation du mouvement apparent en vision par ordinateur ne sont pas adaptees a ce type de donnees, car elles sont principalement dediees aux mouvements rigides elles ne prennent en compte ni les deformations des fluides, ni la nature compressible ou incompressible de ceux ci, ni leur comportement turbulent. De fait, le comportement des fluides devient turbulent dans des situations specifiques telles que cyclone, forte pluie, orage, caracterisees par un ecoulement rapide. Dans ce cas apparaissent des structures tourbillonnaires de tailles et durees variees. Nous presentons, dans cette etude, plusieurs modeles d'estimation du mouvement fluide dans le cadre methodologique des splines vectorielles. Nous optons pour cette approche theorique car elle permet d'estimer le mouvement dans les zones de l'image ou l'equation modelisant le transport, appelee equation de conservation, est valide, et de l'approximer selon une propriete de regularite choisie sur le reste du domaine image. Ceci est en opposition avec les modeles classiques d'estimation du mouvement apparent, resolvant en tout point de l'image l'equation de transport, meme quand elle n'est pas verifiee, en faisant un compromis avec la contrainte de regularite. Le premier modele, presente dans cette these, etend un modele existant adapte aux fluides incompressibles et utilisant l'equation de conservation de la luminance et la contrainte de regularite Div Rot du second ordre. Nous proposons un modele qui traite le cas des fluides compressibles, en utilisant l'equation de conservation de la masse, et qui apporte une amelioration numerique pour l'estimation du mouvement a partir d'un tres grand nombre de points de controle. Les autres modeles proposes permettent une estimation multi echelles du mouvement, afin de prendre en compte la turbulence dans les images. Le deuxieme modele se base sur une representation multi echelles des points de controle. Cette representation est obtenue en generant des sous ensembles de l'ensemble original des points de controle, a l'aide d'un algorithme de decimation utilisant un critere geometrique. Ces sous ensembles sont de densite decroissante, par rapport a l'ensemble original, et correspondent chacun a une echelle spatiale d'analyse. A chaque echelle, le mouvement est estime par une spline vectorielle, verifiant l'equation de conservation de la luminance et minimisant approximativement la contrainte de regularite Div Rot du second ordre. Nous proposons enfin un troisieme modele, pour l'estimation multi echelles du mouvement a l'aide d'une representation par pyramide gaussienne des images. Chaque niveau de la pyramide correspond a une echelle spatiale d'analyse. Le mouvement est d'abord calcule a l'echelle la plus grossiere, puis les increments permettant de calculer le mouvement a une echelle, en fonction de celle immediatement inferieure, sont calcules. L'estimation du mouvement se base sur une spline vectorielle, verifiant l'equation de conservation de la luminance ou de la masse, et realisant le minimum de la contrainte Div Rot du second ordre parmi une classe de fonctions de base adaptee a l'echelle d'analyse. En fin de manuscrit, nous faisons une analyse quantitative et qualitative des champs estimes par les modeles proposes. Les resultats montrent qu'ils conviennent mieux a l'estimation du mouvement fluide que les methodes classiques existantes. Les tourbillons, les zones de divergence et le mouvement laminaire sont correctement restitues. Les applications potentielles des modeles sont multiples les champs de vitesse estimes constituent des observations des vents en meteorologie, des courants en oceanographie, variables d'etat des modeles de prevision. Les estimations realisees peuvent donc etre utilisees pour ameliorer la prevision soit comme condition initiale, soit par des techniques d'assimilation de donnees.