Le terme stéréopsie renvoie à la sensation de profondeur qui est perçue lorsqu'une scène est vue de manière binoculaire. Le système visuel s'appuie sur les disparités horizontales entre les images projetées sur les yeux gauche et droit pour calculer une carte des différentes profondeurs présentes dans la scène visuelle. Il est communément admis que le système stéréoscopique est encapsulé et fortement contraint par les connexions neuronales qui s'étendent des aires visuelles primaires (V1/V2) aux aires intégratives des voies dorsales et ventrales (V3, cortex temporal inférieur, MT). A travers quatre projets expérimentaux, nous avons étudié comment le système visuel utilise la disparité binoculaire pour calculer la profondeur des objets. Nous avons montré que le traitement de la disparité binoculaire peut être fortement influencé par d'autres sources d'information telles que l'occlusion binoculaire ou le son. Plus précisément, nos résultats expérimentaux suggèrent que : (1) La stéréo de da Vinci est résolue par un mécanisme qui intègre des processus de stéréo classiques (double fusion), des contraintes géométriques (les objets monoculaires sont nécessairement cachés à un œil, par conséquent ils sont situés derrière le plan de l'objet caché) et des connaissances à priori (une préférence pour les faibles disparités). (2) Le traitement du mouvement en profondeur peut être influencé par une information auditive : un son temporellement corrélé avec une cible définie par le mouvement stéréo peut améliorer significativement la recherche visuelle. Les détecteurs de mouvement stéréo sont optimalement adaptés pour détecter le mouvement 3D mais peu adaptés pour traiter le mouvement 2D. (3) Grouper la disparité binoculaire avec un signal auditif dans une dimension orthogonale (hauteur tonale) peut améliorer l'acuité stéréo d'approximativement 30%
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00789816 |
Date | 28 September 2012 |
Creators | Zannoli, Marina |
Publisher | Université René Descartes - Paris V |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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