De récentes études tendent à montrer que les réseaux de neurones biologiques exploitent le bruit et les non-linéarités pour favoriser les processus de traitements de l'information. Cette thèse s'articule autour de cette thématique; elle tente de mettre à jour des liens entre des opérations de traitement du signal susceptibles d'apparaitre au sein du système visuel et les facteurs aléatoires qui y sont sous-jacents.<br /><br />Une description du système visuel et de ses différentes sources de bruits est réalisée dans le premier chapitre. Nous étudions dans le chapitre 2, le lien possible entre l'échantillonnage si particulier de la rétine et les mouvements incontrôlables et incessants de l'œil, les micro-mouvements. A l'aide de modèles simples de rétine et pour des fluctuations de diverses natures nous montrons que la ressemblance entre la scène projetée sur la rétine et la scène réelle peut être améliorée par des micro-mouvements aléatoires.<br /><br />Dans le chapitre 3, on s'intéresse à un problème récurent dans les systèmes naturels tel que le processus visuel : le test d'hypothèse binaire en milieu bruité. En particulier, nous caractérisons qu'elle peut être l'influence du bruit interne sur les performances de détection des premières couches de neurones du système visuel. Pour prendre en compte le bruit interne observé dans les réseaux de neurones biologiques, nous proposons de réaliser l'étude autour de quantifieurs stochastiques, quantifieurs dont les seuils sont soumis à des fluctuations aléatoires. Là encore, on observe que le bruit injecté dans le modèle permet d'accroitre les performances de détection en diminuant la probabilité d'erreur.

La « vision » à travers les milieux opaques (murs, cloisons, décombres, ou plus généralement tout milieu qui occulte la vision humaine) est l’un des problèmes clefs du contrôle et de la sécurité. Il apparaît à l’heure actuelle un réel besoin de disposer de dispositifs d’observation à travers ces milieux pour des applications tant militaires (lors des assauts, des prises d’otages, etc.) que civiles (recherche de personnes enfouies dans des décombres, dans un incendie, etc). Les avancées sur cette problématique ont conduit à mettre en place des systèmes radars à très courte portée, opérationnels pour la détection et le tracking de personnes dans des environnements simples. Cependant ils nécessitent que les cibles soient en déplacement afin de les différencier des objets statiques. Cette limitation constitue un défaut majeur pour un certain nombre de scénarii réels où des personnes, par stratégie ou par contrainte, restent immobiles. Ces travaux de thèse visent à explorer les mécanismes de détection de personnes statiques par le biais de leurs micro-mouvements, e.g. des mouvements induits par le thorax lors de la respiration. Nous avons étudié - d’un point de vue théorique - les principes physiques sous-jacents à la détection de ces micro-mouvements par radar UWB impulsionnel à partir du mécanisme Doppler impulsionnel. Ce dernier s’appuie sur des mesures consécutives des phases des impulsions réfléchies. La compréhension de ce phénomène a permis de définir une architecture radar impulsionnelle et de la positionner, en termes de contributions, au regard des différents radars UWB proposés dans la littérature : le FMCW et le radar de bruit. Deux dispositifs radars ont servi de support à ce travail. Le premier, de type démonstrateur académique, repose sur l’utilisation d’un oscilloscope rapide pour numériser les impulsions UWB de 3 à 6 GHz de bande. Il a permis de mettre en place une chaîne de traitement complète de vision à travers les murs. Le second dispositif est un prototype radar développé autour d’une plateforme de numérisation ultra-rapide (100 Gsps par échantillonnage équivalent) de fréquence de rafraîchissement très élevée (100 Hz). Il est construit autour d’un FPGA, d’un ADC rapide (1,25 GHz) et d’un T&H très large bande (18 GHz). Il permet ainsi la détection des micro-mouvements par traitement Doppler impulsionnel. / "Vision" through opaque environments (walls, partitions, rubble, or any environment that obscures human vision) is one of the key issues of control and security. Advances on this issue have led to operational shortrange radar systems for people detection and tracking in simple environments. However, most of them require the targets to move in order to differentiate them from static objects. This requirement constitues a major shortcoming for a certain number of real scenarios where people, by strategies or by constraints, remain motionless. Hence, this thesis aims to explore the mechanisms of detection of static people through their micro-movements, e.g. movements induced by the thorax during breathing. We have studied - from a theoretical point of view - the physical principles underlying the detection of these micro-movements by pulsed UWB radar with the pulsed Doppler phenomenon, which relies on consecutive measurements of the reflected pulses phases. The understanding of this phenomenon made it possible to define a radar architecture and to position it, in terms of contributions, with regard to the different UWB radars proposed in the literature : the FMCW and the noise radar. Two radar devices served as support for this work. An academic demonstrator based on the use of a fast oscilloscope to digitize the pulses. It allowed to set up a complete processing chain for the application of vision through the walls. The second device is a radar prototype developed around a high-speed scanning platform (100 Gsps perequivalent sampling) with a very high refresh rate (100 Hz). This prototype is built around an FPGA, a fast ADC (1.25 GHz) and a very wide band T&H (18 GHz). This thereby enables to detect micro-movements by pulsed Doppler processing.