La conception de critères objectifs d'évaluation de la qualité perceptuelle des images suscite un grand intérêt pour l'optimisation des systèmes de traitement d'images. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans ce contexte. Un critère objectif de qualité doit fournir des mesures de qualité en forte correspondance avec celles fournies par des observateurs. Une modélisation des principales propriétés du système visuel humain (SVH) doit donc être établie et prise en compte dans la conception d'un critère. C'est la démarche utilisée dans cette thèse. Nous avons conçu, développé et validé un critère objectif de qualité qui se décompose fonctionnellement en trois ensembles. Le premier correspond à une représentation perceptuelle des images: un ensemble de 17 sous-bandes sélectives en fréquences spatiales à la fois en radial et en angulaire, ont été utilisées pour modéliser les parties périphériques du SVH. Le second élabore la fonction d'adaptation des seuils de perception due à l'effet de masquage. Les seuils de visibilité de dégradations sont mesurés au niveau de chaque canal seul, puis en présence de signaux masquants issus d'autres canaux. Un modèle de masquage tenant compte des caractéristiques fréquentielles du signal et de la distribution de l'énergie à travers les différents canaux est construit. L'étude de la perception des erreurs au-delà des seuils de visibilité a abouti à la détermination d'une grandeur définissant la résolution de la perception des erreurs. Le dernier correspond aux cumuls des dégradations et comprend deux étapes. La première fusionne les erreurs perceptuelles localisées, issues des différentes sous-bandes, en une grandeur unique restant localisée. La seconde effectue un cumul spatial de ces sites en une mesure unique par un modèle paramétrique de type probabiliste et non linéaire. Les paramètres du modèle sont optimisés pour augmenter la correspondance entre la note objective et la moyenne des notes subjectives.

The necessity of objective quality criterions is today well-known for the optimization of digital image processing systems. The work presented in this thesis is about an algorithmic construction of an image quality criterion. In order to ensure the correspondance between the objective measures given by the criterion and subjective notes given by a group of observers, human visual system (HVS) models have been taken into account. We designed and developed an objective quality criterion which is decomposed functionnally into three main blocks. The first one corresponds to a perceptual image representation: a set of 17 frequential channels models the radial and angular frequency selectivity of the HVS. The second one constructs the adaptation function of perception thresholds due to masking effect. The visibility thresholds of impairments are first measured in each individual channel, then in the presence of masking signals from other channels. A masking model is designed by considering the frequential characteristics of the signal and its energy distribution over the global spectrum. The study of the supra-thresholds errors perception led to the definition of a resolution threshold of errors perception. The last block concerns the pooling of impairments and is performed by two operations. The first one combines the localised perceptual errors from the different sub-bands into a single localised quantity. The second operation performs a spatial pooling of the localised errors into one measure by a parametric model, which is a non-linear probability function. The parameters are optimized to give the best correspondance between the objective measures and the mean of subjective notes given by observers.