Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire ont pour objectif la conception et l'évaluation d'un système de vision 3D constitué de deux capteurs catadioptriques positionnés verticalement. Afin d'obtenir un modèle 3D, l'étalonnage des capteurs, c'est-à-dire l'estimation des relations entre l'espace 3D et le plan image, est un préalable indispensable. Une méthode, qualifiée de paramétrique a tout d'abord été implémentée. Elle utilise un modèle ad hoc et une mire 3D de forme cylindrique dont les points d'intérêt sont des diodes électroluminescentes. Cette méthode formule l'hypothèse d'un centre de projection unique qui peut s'avérer difficile à mettre oeuvre en pra- tique. Nous proposons donc une méthode non-paramétrique qui permet de s'affranchire des contraintes liées aux modèles. Les relations entre l'espace 3D et le plan image sont alors définies pour un nombre fini de points et des algorithmes d'interpolation numérique permettent d'approximer les fonctions de projection et rétro-projection pour tous les couples points 3D-points 2D. Nous proposons ensuite l'implémentation et l'évaluation d'une méthode de reconstruction 3D volumétrique qui modélise la scène sous forme d'un tableau 3D dont chaque cellule est un voxel. Une mesure de similarité colorimétrique des projections du voxel dans chaqu'une des images permet de statuer quant à l'appartenance du voxel à un objet de la scène. Cette méthode est évaluée pour une reconstruction statique de la scène 3D, c'est-à-dire pour une acquisition d'images simultanée. Puis cette méthode est étudiée pour des déplacements du capteur. Il s'agit d'une reconstruction dynamique définie comme l'intersection des reconstructions statiques réalisées à des instants successifs.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. Nous nous intéressons dans un premier temps à la conception d'une architecture matérielle adaptée aux problématiques de la reconstruction 3D et de la navigation autonome. Le calibrage d'un système de vision est une étape indispensable dès lors que celui-ci est destiné à effectuer des mesures sur son environnement. Cette phase consiste à modéliser le système pour établir la relation mathématique liant les points 3D et leurs projections dans les images. Après une discussion sur le choix du modèle, nous présentons une méthodologie pour estimer les paramètres du modèle retenu. La structure stéréoscopique du capteur que nous avons développé rend possible la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement sans déplacement. Nous proposons donc des algorithmes permettant la reconstruction dense de l'environnement, ainsi que des algorithmes de détection de primitives dans les images omnidirectionnelles. Lorsque le capteur est en mouvement, nous exploitons ses déplacements pour enrichir le modèle 3D. Notre principale contribution porte sur le développement d'un algorithme d'ajustement de faisceaux pour les capteurs stéréoscopiques omnidirectionnels qui permet d'obtenir une estimation des déplacements en ne nécessitant que des données visuelles.