La disparité binoculaire désigne la légère différence de localisation d'un stimulus visuel projeté sur les rétines des yeux gauche et droit. En raison de la séparation horizontale des yeux, d'environ 6,3 centimètres chez l'adulte humain, chaque œil perçoit le monde sous un angle légèrement différent. Cette différence angulaire, ou parallaxe, est la base de la stéréopsie - la capacité à percevoir la profondeur et la structure tridimensionnelle à partir d'images rétiniennes bidimensionnelles. Le système visuel du cerveau calcule la disparité à partir des deux images rétiniennes et la convertit en une perception de profondeur relative, permettant à un observateur d'évaluer la distance des objets et l'agencement d'une scène.
Ce concept est fondamental pour la vision binoculaire, présente chez les humains, de nombreux primates et d'autres animaux dotés d'yeux orientés vers l'avant. La disparité binoculaire n'est pas une valeur unique, mais une carte spatiale répartie sur le champ visuel ; pour chaque point de la scène, il existe une valeur de disparité correspondante. L'ampleur de la disparité est inversement liée à la distance : les objets proches produisent de grandes disparités, tandis que les objets éloignés produisent de petites disparités. Lorsqu'un objet est fixé, son image tombe sur la fovéa de chaque œil, et la disparité est nulle à ce point ; les objets plus proches ou plus éloignés que le point de fixation produisent respectivement des disparités croisées ou non croisées.
Traitement neuronale de la disparité
Le calcul de la disparité binoculaire commence dans le cortex visuel primaire (V1), où les neurones reçoivent des entrées des deux yeux via le corps géniculé latéral du thalamus. De nombreux neurones de V1 sont binoculaires et répondent sélectivement à des disparités spécifiques, ce qui signifie qu'ils se déclenchent plus fortement lorsqu'un stimulus apparaît à une profondeur particulière par rapport au point de fixation. Ces neurones sélectifs à la disparité sont organisés en colonnes et sont considérés comme formant la première représentation neuronale de la profondeur. De V1, l'information sur la disparité est traitée le long de deux voies principales : voie ventrale (impliquée dans la reconnaissance des objets) et cavité dorsale (impliquée dans la perception spatiale et le guidage de l'action).
Des zones corticales plus élevées, telles que la zone temporale médiane (MT) et la zone temporale supérieure médiane (MST), intègrent les signaux de disparité aux indices de mouvement pour soutenir la perception de la profondeur dans les scènes dynamiques. L'algorithme neuronal exact pour combiner les deux images rétinienennes reste un domaine de recherche actif en neuroscience computationnelle. Les modèles proposent souvent que le cerveau effectue une forme de corrélation croisée ou de correspondance entre les images gauche et droite, mais le mécanisme précis fait toujours débat.
Types de disparité
La disparité peut être classifiée en deux types principaux : croisée et non croisée. Le disparité croisée se produit lorsqu'un objet est plus proche du point de fixation ; dans ce cas, l'image dans l'œil gauche est décalée vers la droite par rapport à l'image de l'œil droit. Le disparité non croisée se produit lorsqu'un objet est plus éloigné, avec l'image dans l'œil gauche décalée vers la gauche. Ces termes sont utilisés parce que les images semblent se croiser ou ne pas se croiser lorsque les yeux convergent sur un point proche ou lointain.
Une autre distinction est celle entre la disparité horizontale et verticale. La disparition horizontale est le principal élément pour la perception de la profondeur, car elle découle de la séparation horizontale des yeux. La disparition verticale est généralement faible et découle d'un désalignement vertical des yeux ou de l'observation d'objets sur le côté ; elle joue un rôle dans la détermination de l'orientation de l'horoptère - le lieu des points dans l'espace qui se projetait sur des points rétiniens correspondants.
Rôle dans la perception de la profondeur et la vision 3D
La disparité binoculaire est l'un des multiples indices de profondeur utilisés par le système visuel, aux côtés des indices monoculaires comme la perspessive, l'hommage ou la parallaxe de mouvement. Cependant, elle est un élément puissant et précis, permettant une discrimination fine des profondeurs. La plus fine disparition détectable, connuelle sous le nom de stéréoacuité, est typiquement comprise entre 5 et 10 secondes d'arc chez les humains dotés d'une vision normale, ce qui est remarquablement fin - équivalent à la détection d'une différence de profondeur de quelques millimètres à une distance d'environ un mètre.
La perception de la profondeur à partir de la disparition n'est pas automatique ; elle nécessite que le cerveau résolve le problème de correspondance - fait correspondre chaque point de l'image de l'œil gauche au point correspondant de l'image de l'œil droit. C'est une tâche difficile sur le plan computationnel, surtout dans les régions de texture uniforme ou de motifs répétés. Le cerveau utilise des contraintes telles que l'unicidité (chaque point se correspond au plus un autre point) et la continuité (disparition varie de manière lisse sur les surfaces) pour résoudre les ambiguïtés.
Applications technologiques
Les principes de la disparition binoculaire s'appliquent dans diverses technologies. Les caméras stéréo et les capteurs de profondeur, comme ceux utilisés en robotique et dans les véhicules autonomes, miment l'arrangement des deux yeux pour estimer la profondeur à partir de deux images prises sous des angles légèrement différents. Par exemple, Waymo et Tesla's Autopilot utilisent des systèmes de vision stéréo pour percevoir la structure tridimensionnelle de l'environnement afin une navigation sécurisée. Dans la vision par ordinateur, les algorithmes de correspondance stéréo servent à générer des cartes de profondeur à partir de paires d'images, une tâche qui a été grandement améliorée grâce aux techniques de deep learning.
La disparition binoculaire est aussi la base des écrans 3D stéréoscopiques, qui présentent des images légèrement différentes à chaque œil pour créer une illusion de profondeur. Cette technologie est utilisée dans le cinéma 3D, les casques de réalité virtuelle et les systèmes de réalité augmentée. Dans la vente recherche en intelligence artificielle, comprendre comment le cerveau traite la disparition inspire les modèles de perception visuelle et a été utilisée pour évaluer les performances des systèmes apprentissage automatique lors de tâches d'estimation de la profondeur et de compréhension des scènes.
Relation avec d'autres indices visuels
La disparition binoculaire n'agit pas isolément ; elle est intégrée avec d'autres indices de profondeur pour disposer à une perception spatiale cohérente. Le système visuel pense ensemble la disparut sous des indices tels que l'accommodation (la mise au point du cristallin), la convergence (rotation vers l'intérieur des globes oculaires) et des indices monoculans comme les gradients de texture et l'occlusion. Dans de nombreuses situations, ces signes sont compatibles, mais ils peuvent entrer en conflit, comme dans les affichages stéréoscopiques où lesocence et les accommodations sont mal ajustées, provoquant un inconfort visuel ou une fatigue.
Des études ont démontré que le cerveau ponds les indices de manière dynamique, accordant davantage de poids à l'indice le plus fiable dans un contexte donné. Comme cette manipulation à la manière bayésienne est un domaine clé de la recherche en psychologie perceptive. Comprendre comment la disparut agit avec d'autres indices est important pour concevoir des affichages 3D efficaces et pour développer des IA génératives capables de percevoir la profondeur de manière robuste dans les environnements réels.
Voir aussi
- stéréopsie
- perception de la profondeur
- Computer vision
- cortex visuel
Références
- Howard, I.P., & Rogers, B. J. (2002). Seeing in Depth. Oxford University Press.
- Parker, A. J. (2007). Binocular depth perception and the cerebral cortex. Nature Reviews Neuroscience.
- Qian, N. (1997). Binocular disparity and the perception ofepth. Neuron.