Ce mémoire résume les activités de recherches exercée depuis ma thèse et consacrées à l'étude des images texturées et en particulier celui des textures dites directionnelles. On rencontre fréquemment ce type de textures dans la nature (imagerie sismique, empreintes digitales, etc.) mais aussi dans des images résultant d'activités humaines (matériaux composites, ou télédétection haute résolution de parcelle viticoles, par exemple). Par ailleurs, ce type de texture s'avère complexe à appréhender, compte tenu qu'il associe généralement des aspects déterministes et stochastiques, aussi bien au niveau de la forme des motifs texturaux que de leur disposition. Les textures directionnelles offrent donc simultanément des challenges scientifiques à relever et un contexte applicatif riche.
Les premiers problèmes auxquels je me suis intéressé relèvent de la caractérisation des textures directionnelles par des statistiques d'ordre deux calculées sur des champs d'orientation. Les approches résultantes permettent de caractériser finement la structure spatiale de textures directionnelles, tout en s'affranchissant de perturbations telles que le bruit ou les conditions d'éclairage de la scène observée.
Les champs des orientations locales d'une image sont à la base des approches que nous avons proposées, et il est rapidement apparu que, dans certains cas difficiles, les opérateurs classiques d'estimation des orientations locales s'avéraient défaillants. Nous avons donc tenté d'apporter des solutions à ces défaillances, en proposant deux approches originales pour l'estimation des orientations locales, l'une fondée sur des approches dérivatives et l'autre sur des filtres orientables. Une extension 3D de ces travaux est également en cours. Grâce à ces travaux, nous disposons maintenant d'une gamme d'estimateurs des orientations locales qui nous permet de répondre aussi bien à l'estimation d'orientations uniques (lignes, frontières droites) que d'orientations multiples (coins, intersections), avec un biais minimal y compris dans des environnements difficiles (bruit, haute fréquence, etc.).
Les deux axes de recherche précédents ont contribué à étudier et à proposer un assez grand nombre d'estimateurs et d'attributs texturaux. Considérant les estimateurs et les attributs comme des mesures, nous avons donc souhaité aborder la question de la fiabilité des mesures. Ce travail constitue un troisième axe de recherche et consiste à associer une incertitude aux mesures résultant d'une analyse d'image. S'agissant de mesures spatiales, ce problème difficile fait largement appel aux géostatistiques, mais concerne également la stéréologie, lorsque les estimations effectuées sur une image 2D (une coupe) traduisent des phénomènes 3D (un volume).
Le contexte applicatif de ces travaux est varié. La principale source, et chronologiquement la première, est la caractérisation des matériaux aéronautiques. Ces matériaux sont observés à travers des dispositifs variés. Les images qui en résultent montrent fréquemment des textures dont la caractérisation reflète la structure du matériau. Deux autres contextes applicatifs pour nos travaux méritent d'être évoqués. Il s'agit de la télédétection à très haute résolution et l'imagerie sismique.