Systèmes de stéréovision passive dédiés à un stimulateur intra-cortical visuel

L'objectif de ce mémoire est de concevoir un système de stéréovision passif pour inférer la profondeur de champ d'une scène. Le système est destiné à fournir une information utile aux non-voyants sur l'environnement qui les entoure. Il doit fonctionner en temps réel et garantir de bonnes précisions. Le premier chapitre présente des méthodes de base ainsi qu'une revue de littérature qui présente différentes catégories de méthodes qu'on peut employer pour inférer la profondeur. Un système à base d'une chaîne de Markov cachée est présenté. Il permet de mettre en correspondance les pixels des images issues de deux caméras, étape essentielle pour l'inférence de profondeur en stéréovision passive. Nous analysons les points de faiblesse du système et présentons une autre méthode graphique, la propagation de conviction qui est plus stable. Une autre catégorie de méthodes qui sont plus rapides est aussi présentée. En particulier, on met l'emphase sur la corrélation de phase. Le deuxième chapitre présente deux méthodes à base de corrélation de phase. La première méthode est une amélioration de la précision de la corrélation de phase unidimensionnelle (Enhanced Phase Only Correlation, EPOC) et la deuxième est une optimisation de la corrélation de phase bidimensionnelle (Multiple Modes Phase Only Correlation, MMPOC). La corrélation de phase bidimensionnelle est plus précise que la version unidimensionnelle, mais moins rapide. Une description d'une implémentation d'EPOC sur FPGA est fournie. Le troisième chapitre fait une discussion sur EPOC dans un contexte graphique. Une comparaison entre différentes approches se fait dans un contexte Bayesien. Le quatrième chapitre présente deux systèmes stéréoscopiques à base de mémoire associative quantique de Hopfield. Le premier système est une architecture sérielle qui emploie le réseau quantique de Hopfield, le deuxième système est une version parallèle de cette architecture. Le but de ce chapitre est d'expliquer qu'une mémoire associative possède la capacité d'inférer la profondeur à partir d'une paire d'images stéréoscopiques. Les points de faiblesse de ces méthodes sont comparés à ceux du cerveau humain.