| Summary: | Extraire des mesures sur des surfaces est un problème dans de nombreux domaines de recherche. L'archaïsme de certains systèmes ou la cherté d'appareils perfectionnés empêchent l'extraction rapide et robuste de ces paramètres. Pourtant, ils sont essentiels dans de nombreux domaines, comme les paramètres de rugosité qui interviennent dans de nombreux phénomènes physiques ou les valeurs dendrométriques pour l'étude de la bio-diversité. En parallèle, l'utilisation et la production de contenus 3D se développent considérablement ces dernières années dans des domaines très divers. Le but de cette thèse est donc d'utiliser toutes ces innovations dans le domaine de la reconstruction 3D et de les appliquer à la mesure de paramètres de surfaces. Pour cela, il est nécessaire de créer une chaîne complète de reconstruction 3D, n'utilisant que des images prises sans contrainte dans le but d'être accessible au plus grand nombre. Dans cette chaîne nous utilisons des algorithmes de stéréo-vision robustes produisant, pour chaque couple d'images, un nuage de points. Après le passage de ces nuages dans un référentiel commun, une étape de filtrage des points 3D et de suppression des redondances est nécessaire. Une étape de lissage permet d'obtenir le nuage final. Pour justifier des bons résultats obtenus, une étape de validation nous a permis de vérifier et d'étudier la robustesse de la chaîne de traitements développée. Enfin, les paramètres de rugosités et dendrométriques seront extraits. Nous étudierons dans ces deux cas, comment extraire ces informations et leurs utilisations === Extracting measures on surfaces is a problem in many areas of research. The archaism of some systems or the costliness of sophisticated devices prevent the fast and robust extraction of these parameters. Yet these measures are essential in many areas, such as roughness parameters involved in many physical phenomena or dendrometric values for the study of biodiversity. In parallel, the use and production of 3D content has grown dramatically this past year in very diverse domains. The purpose of this thesis is to use these innovations in the context of surfaces parameter measurements. It is necessary to create a complete chain of 3D reconstruction, using pictures taken without constraint, in order to be open to as many people. This chain uses robust stereo-vision algorithms in order to produce a point cloud for each pair of images. After the generation of these point cloud in the same geometric frame, a filtering step of 3D points and a deletion step of redundancies are necessary and a smoothing step allows us to obtain the final point cloud. To reveal the good results, a validation step has enabled us to verify and investigate the robustness of the developed chain. The roughness and dendrometric parameters are finally extracted. We will study in both cases, how to extract this information and their uses
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