The thesis examines the role of surface and contour cues in form perception. The classification image paradigm was used to evaluate which features of a signal (a square patch) are used during detection. This technique provides an estimation of the template used by observers to detect a signal. The principle works by comparing visual noise added to signal present and signal absent trials to evaluate what features of the noise correlate best with the observer's perception decision. One obtains an image of the visual cues used by the observer to discriminate presence of the signal. The main results show that observers detect a luminance patch mainly based on the summated luminance within the surface of the stimulus and not by its edges. There is, however, a weak contribution of luminance contrast over a region several times larger than the test stimulus. These results are independent of signal duration and size. The results show that the pixels in the center of the stimulus contributed directly to the task and that edges or filling-in from the edges was not necessary. Subsequently, a model observer was developed to evaluate how the information transmitted along different visual streams might contribute to an observer's performance. Parameters of the receptive field controlling center/surround balance and size were varied. Classification images were constructed on the basis of the model observer judgments. The classification images for balanced center/surround profiles were based on edge and not surface information. Unbalancing the center/surround profiles was sufficient to give a classification image with significant surface information. These results suggest that the surface information could have been transmitted over either pathway as long as the center and surround were unbalanced. These results showed that surface is an early information unlike dominant idea.
Selon la théorie prédominante, les contours constituent une information prépondérante encodée par le système visuel, et la surface est une dimension reconstruite à partir des contours. Au cours de la thèse, nous avons voulu tester si cette hypothèse était prise en compte par l’observateur. Pour cela, nous avons utilisé la technique de l’image de classification pour déterminer quelles informations sont utilisées par l’observateur humain pour détecter une forme. Le principe général est qu’une variation aléatoire va permettre de déterminer les dimensions du signal utilisées par l’observateur pour répondre. La tâche de l’observateur est de détecter la présence d’un signal superposé à un bruit. Nous examinons ensuite comment la distribution du bruit influence la réponse de l’observateur. Les résultats montrent que les observateurs utilisent principalement le centre du signal pour répondre. De plus, un faible pourtour sombre entourait cette zone centrale claire. Ces résultats indiquent que les observateurs basaient leur réponse de détection sur la luminance des pixels de la région centrale et non pas sur les contours. Ces résultats ne peuvent pas être expliqués par un mécanisme de reconstruction puisque le centre du signal contribue directement à la détection. Par la suite, un observateur modèle a été développé afin de déterminer comment les voies visuelles contribuent aux performances de l’observateur humain. Deux paramètres étaient manipulés : la taille et l’équilibre centre/pourtour des champs récepteurs. Pour un centre/pourtour équilibré, la réponse était centrée sur les contours du signal. Par contre, la dimension de surface était utilisée lorsque l’antagonisme centre/pourtour était déséquilibré. La taille des champs récepteurs n’était pas un facteur déterminant. Ces résultats suggèrent que la dimension de surface est véhiculée par les voies visuelles précoces.
Je tiens tout d’abord à remercier Sandrine Delord et Ken Knoblauch mes deux directeurs de thèse. Ils m’ont apporté un soutien, une rigueur scientifique, un savoir faire qui m’a permis de mener à bien ce travail et qui ont dû s’armer de patience pour mes nombreuses maladresses.
Je remercie également O. Koenig, C. Marendaz, D. Pélisson et S. Thorpe d’avoir accepté de faire partie du jury de cette thèse.
Je remercie chaleureusement les amis qui m’ont accompagné quotidiennement, qui ont subi mes nombreux grognements contre les machines et pour tous les moments merveilleux que j’ai pu passer avec eux : Gaël (pour ses sorties sportives), Gaëlle (qui a toujours trouvé des t-shirts plus kitsch que les miens), Valérie, les trois Nathalie, Luc, Bill (pour nos pauses philosophiques), Sabine, Fanny (si son accent n’existait pas il faudrait l’inventer) et Guillemette. Je tiens tout particulièrement à remercier Sandrine qui a passé quatre longues années avec moi et avec laquelle j’ai partagé bien plus qu’un bureau. Et comment remercier Céline, la petite blondinette, complice depuis trop peu de temps, sans évoquer l’aide qu’elle m’a apporté pour la rédaction et son sourire communicatif. Merci à Sandrine B., Marie-Pierre et Rosa pour les bons moments que nous avons passés à Stockholm et par la suite.
Je remercie enfin mes amis qui m’ont soutenue au cours de cette thèse et bien avant : Vincent (mon principal supporter et mon plus grand complice depuis plus de quinze ans !), Pascal (pour toutes les journées et soirées à refaire la vie et le monde), Jibé (pour ses histoires et les rêves qu’il nous fait si bien partagé), Katar et Flo (pour leur tendresse et leur obstination à faire de St Etienne une ville idéale), Marion (un jour nous t’offrirons un costume de fraise Tagada), Bertrand (ta joie de vivre est si communicative). Merci aussi à Claude et à Fred qui sont toujours présents malgré l’éloignement (heureusement que le mail existe).
Mes remerciements les plus aimants vont à ma mère et à ma petite sœur qui m’ont encouragé, et qui sont restées tellement présentes malgré l’éloignement. Je tiens à leur dire toute ma reconnaissance.
A Pénélope, tes encouragements, ta tendresse, ta joie pour les petites choses et les fables m’ont aidé et ont été mes repères tout le temps où j’étais devant un petit écran.
Et enfin, un grand merci à la région Rhône-Alpes qui a financé ce travail.