| Summary: | La vision 3D est l'art de remplacer le système de vision humain par un ordinateur. Si des images peuvent aisément être acquises par des caméras, l'analyse de la profondeur et de la forme des objets est une tâche autrement plus complexe. La reconstruction d'un objet en 3D se divise généralement en deux étapes : l'estimation de la profondeur de points discrets de la scène (qui correspondent généralement aux pixels d'une image), puis le traitement de ces points, qui peut prendre différentes formes selon le type d'application. Plusieurs techniques existent pour estimer la profondeur de points, chacune fonctionnant bien sous certaines conditions favorables. Parmi ces conditions, on retrouve souvent l'immobilité des objets à reconstruire et la constance de l'illumination (ou sinon, une structure dans ses variations - la lumière structurée). Ce mémoire présente une technique qui non seulement permet, mais requiert et se base sur de grandes variations d'illumination, comme celles causées par la projection d'une séquence vidéo sur l'objet. Cette technique, que nous avons nommée lumière non structurée (LNS), se base sur la cooccurrence statistique d'événements dans deux séquences vidéo : celle projetée et celle filmée par la caméra. Par la suite, nous utilisons une variante de l'algorithme d'estimation RANSAC pour diviser les points 3D en plusieurs primitives géométriques et estimer la nature de ces primitives (plans, sphères, cylindres, etc.).
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