Cette présentation permettra de passer en revue les différents éléments constituant une chaîne de vision tridimensionelle par ordinateur basée sur la stéréoscopie, ainsi que différentes
applications, notamment en chirurgie robotisée.

Le premier problème abordé est celui du calibrage, dont l'objet est de calculer les paramètres des caméras (focale, centre optique, etc.) ainsi que leur position, soit à partir d'images d'objets de géométrie et de position connue, soit de manière automatique (on parle alors d'auto-calibrage).  Des résultats nouveaux sont présentés sur l'auto-calibrage de la distorsion optique et sur l'auto-calibrage d'une paire de caméras rigidement liées à partir de plusieurs paires
d'images.

Ensuite sont présentées différentes méthodes permettant de rectifier les images de manière à simplifier la mise en correspondance, puis d'effectuer cette mise en correspondance par une technique de corrélation.  Outre des améliorations des résultats classiques, on présentera la méthode dite de corrélation fine, permettant d'obtenir une beaucoup plus grande précision. La modélistation de l'erreur de corrélation par une mixture de gaussiennes permet notamment de montrer que l'erreur intrinsèque de l'algorithme sur la disparité est constante, quelle que soit la pente de la surface observée, contrairement à la corrélation classique.

La dernière phase, dite de reconstruction, permet d'obtenir une description des surfaces observée allant jusqu'aux propriétés différentielles d'ordre un et deux (plan tangent et courbures à la
surface), à partir des résultats de stéréoscopie par corrélation.

La présentation se termine par des applications des techniques présentées dans les domaines de la cartographie 3D et de la chirurgie robotisée.