Thèse soutenue

Traitement d'images pour la ségrégation en transport de sédiments par charriage : morphologie et suivi d'objets
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Auteur / Autrice : Hugo Lafaye de Micheaux
Direction : Christophe DucottetPhilippe Frey
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Image, Vision
Date : Soutenance le 04/05/2017
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Université Jean Monnet (Saint-Étienne ; 1969-....)
Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....) - Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (France). Centre de Grenoble (2012-2019)
Jury : Président / Présidente : Yannick Bailly
Examinateurs / Examinatrices : Christophe Ducottet, Philippe Frey, Thierry Chateau, Donatello Conte, Cécile Barat
Rapporteurs / Rapporteuses : Thierry Chateau, Donatello Conte

Résumé

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Le transport de sédiments en rivières et torrents reste un phénomène mal compris en raison de la polydispersité des particules et de la ségrégation résultante. Il a été mené une étude expérimentale sur un canal permettant d’étudier la ségrégation en charriage d’un mélange de deux classes de billes. Le déplacement collectif des billes est enregistré sous la forme de séquences vidéos. Cette thèse traite des méthodes de traitement d’images développées pour analyser les données obtenues. Premièrement, nous avons développé une méthode de segmentation d’images pour étudier l’influence de l’infiltration de particules fines sur l’évolution d’un lit mobile. Avec cette méthode d’analyse, une étude expérimentale a permis de montrer que l’évolution de la pente du lit présente une décroissance exponentielle. Deuxièmement, nous avons optimisé les algorithmes déterministes de suivi de particules pour permettre l’étude des trajectoires sur l’intégralité du phénomène de ségrégation, ce qui n’était pas possible dans les travaux précédemment effectués à Irstea. Nous avons de plus mis en place des mesures d’évaluation et conçu des vérités terrains afin d’apprécier la qualité des résultats. Des gains de temps, cohérence, précision et mémoire ont été quantifiés. Troisièmement, nous avons développé un nouvel algorithme basé sur le filtrage particulaire à modèles multiples pour mieux gérer les dynamiques complexes des particules et gagner en robustesse. Cette approche permet de prendre en compte les erreurs du détecteur, les corriger et ainsi éviter des difficultés lors du suivi de trajectoires que nous rencontrons notamment avec l’algorithme déterministe