Cette thèse traite de la conception d'un imageur monovoie passif capable de produire une carte de profondeur de la scène observée. Cet imageur est conçu en optimisant conjointement les paramètres de l'optique et des traitements, méthode désignée par le terme de co-conception ou de conception conjointe. La capacité 3D de cet imageur repose sur le concept de depth from defocus (DFD) qui consiste à estimer la profondeur à l'aide d'une estimation locale du flou de défocalisation. Ces travaux portent en premier lieu sur le développement d'un algorithme d'estimation locale de profondeur non supervisé et applicable à une famille étendue d'imageurs passifs monovoies. Puis deux concepts d'optique favorisant l'estimation de profondeur sont étudiés, du point de vue théorique et expérimental: l'utilisation d'une pupille codée ou d'une optique avec une aberration chromatique longitudinale non corrigée. La réalisation d'un imageur chromatique à capacité 3D est innovante et permet d'illustrer les avantages de cette solution en termes de précision et de région de l'espace où l'estimation de profondeur est possible. Un modèle de performance est ensuite proposé pour prédire la précision des imageurs utilisant la DFD en fonction des paramètres de l'optique, du capteur et des traitements. Ce modèle est utilisé pour la conception du premier imageur chromatique à capacité 3D co-conçu dont la réalisation a permis d'illustrer l'intérêt de la co-conception.

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'information 3D est donc perdue lors du processus de formation de l'image et il est d'autant plus complexe de décrire la géométrie d'une scène à partir d'images 2D de celle-ci.Il existe plusieurs manières de retrouver l'information de profondeur perdue lors de la formation de l'image. Dans cette thèse nous nous intéressons à l’estimation d'une carte de profondeur étant donné une seule image de la scène. Dans ce cas, l'information de profondeur correspond, pour chaque pixel, à la distance entre la caméra et l'objet représenté en ce pixel. L'estimation automatique d'une carte de distances de la scène à partir d'une image est en effet une brique algorithmique critique dans de très nombreux domaines, en particulier celui des véhicules autonomes (détection d’obstacles, aide à la navigation).Bien que le problème de l'estimation de profondeur à partir d'une seule image soit un problème difficile et intrinsèquement mal posé, nous savons que l'Homme peut apprécier les distances avec un seul œil. Cette capacité n'est pas innée mais acquise et elle est possible en grande partie grâce à l'identification d'indices reflétant la connaissance a priori des objets qui nous entourent. Par ailleurs, nous savons que des algorithmes d'apprentissage peuvent extraire ces indices directement depuis des images. Nous nous intéressons en particulier aux méthodes d’apprentissage statistique basées sur des réseaux de neurones profond qui ont récemment permis des percées majeures dans de nombreux domaines et nous étudions le cas de l'estimation de profondeur monoculaire. / Computer vision is a branch of artificial intelligence whose purpose is to enable a machine to analyze, process and understand the content of digital images. Scene understanding in particular is a major issue in computer vision. It goes through a semantic and structural characterization of the image, on one hand to describe its content and, on the other hand, to understand its geometry. However, while the real space is three-dimensional, the image representing it is two-dimensional. Part of the 3D information is thus lost during the process of image formation and it is therefore non trivial to describe the geometry of a scene from 2D images of it.There are several ways to retrieve the depth information lost in the image. In this thesis we are interested in estimating a depth map given a single image of the scene. In this case, the depth information corresponds, for each pixel, to the distance between the camera and the object represented in this pixel. The automatic estimation of a distance map of the scene from an image is indeed a critical algorithmic brick in a very large number of domains, in particular that of autonomous vehicles (obstacle detection, navigation aids).Although the problem of estimating depth from a single image is a difficult and inherently ill-posed problem, we know that humans can appreciate distances with one eye. This capacity is not innate but acquired and made possible mostly thanks to the identification of indices reflecting the prior knowledge of the surrounding objects. Moreover, we know that learning algorithms can extract these clues directly from images. We are particularly interested in statistical learning methods based on deep neural networks that have recently led to major breakthroughs in many fields and we are studying the case of the monocular depth estimation.