5.3.4. Discussion

Les résultats indiquaient que les champs récepteurs présentant un déséquilibre du centre et du pourtour intégrait l’information de surface, tandis que les champs récepteurs équilibrés véhiculaient principalement l’information de contour. Par contre, contrairement à notre hypothèse, la taille du champ récepteur n’avait aucune influence sur la distinction entre les dimensions de contour et de surface. Toutefois, l’effet de l’équilibre centre/pourtour était beaucoup plus marqué pour les petites tailles des champs récepteurs que pour les tailles plus importantes. Contrairement à l’observateur humain, les images montrent une réponse importante des contours, et aucune influence de l’information de surface lorsque les champs récepteurs sont équilibrés. Par contre, plus l’antagonisme centre/pourtour est déséquilibré et plus l’information de surface est utilisée par l’observateur modèle. Ce dernier résultat est proche des images que nous avons obtenues pendant les expériences comportementales chez l’observateur humain. Ainsi, l’observateur modèle permet de montrer que si l’information de surface n’était pas codée par les canaux visuels précoces, alors l’observateur humain ne pourrait pas utiliser cette information pour la détection.

Les résultats de cette simulation indiquent que la surface est transmise par les canaux visuels précoces quel que soit la taille des champs récepteurs, car seul le déséquilibre entre le centre et le pourtour est important. Des études physiologiques (Croner & Kaplan, 1995 ; Lee, Kremers & Yeh, 1998) ont permis de montrer que le déséquilibre centre/pourtour était équivalent à des valeurs de 50 à 80 %, ce qui est consistant avec les conditions requises pour obtenir une réponse de la surface chez les observateurs humains.

De plus, une distinction est faite entre les petites et les grandes tailles des champs récepteurs. En effet, plus la taille des champs récepteurs est grande, et plus le traitement des contours est étendu spatialement. Ceci est conforme à l’hypothèse selon laquelle les voies M et P répondent aux fréquences spatiales basses et élevées. En effet, comme le montre la Figure 4, les fréquences spatiales élevées véhiculent précisément les détails d’une forme comme les contours, alors que les fréquences spatiales basses transmettent une information plus large. Le fait que la voie M répond préférentiellement à des fréquences spatiales basses signifie que la transition entre deux régions se fait de façon plus étendue, à l’inverse, la voie P répond à des fréquences spatiales élevées ce qui montre que la transition entre deux régions se fait de manière plus localisée. Nos résultats montrent que cette différence est conservée.

Ce dernier résultat est d’autant plus vrai lorsque l’équilibre centre/pourtour est équivalent. Pour cette condition, il est normal que nous obtenions des images proches des résultats que Marr (1982) obtenait durant l’étape du « zero-crossing ». Par ailleurs, Marr (1982) ne pouvait pas manipuler l’équilibre du centre et du pourtour à partir du Laplacien. En effet, cette fonction était obtenue à partir de la dérivée seconde d’un fonction gaussienne qui ne permet de manipuler uniquement que deux paramètres, le résultat permet d’obtenir une fonction en chapeau mexicain équilibré. A l’inverse, le modèle DoG permet de manipuler quatre paramètres ce qui explique pour quoi Marr ne pouvait pas obtenir une participation de la surface dans la première étape de son modèle.

Les résultats de cette modélisation sont d’autant plus importants qu’ils permettent de répondre en partie à la problématique que nous avons posée dans l’introduction. En effet, il est souvent difficile de faire le lien entre codage et perception. Mais ici, nous mettons en évidence que les indices qui sont perçus par l’observateur humain pour la détection d’une surface uniforme se retrouve dans les dimensions qui sont encodées à travers les champs récepteurs.