We propose and study a localized correlation function for stereoscopic matching . The latter is based on the wavelet decomposition
of the input images . Contrarily to « coarse-to-fine » algorithms, this one simultaneously processes information at the different scales .
The localized correlation function is defined by locally integrating with respect to the scale variable . We show that it is equivalent
to the definition of a correlation kernel, which is extremely precise in terms of position and disparity . The definition can then be
modified in order to account for the local frequency content of the images . Then, we suggest pre-processings of the images : we
argue in favour of the use of multiresolution contrast techniques, associated to a quadratic normalization .Nous proposons et étudions une fonction de corrélation localisée permettant la mise en correspondance d'images stéréoscopiques. Celle-ci est fondée sur la décomposition en échelles des images d'entrée. A l'inverse des algorithmes de type « coarse-to-fine », celui-ci traite simultanément les informations des différentes bandes de fréquence. Pour cela, nous définissons en chaque point des deux images une fonction de corrélation localisée par intégration sur le paramètre d'échelle, dont nous montrons qu'elle est équivalente à la définition d'un noyau de corrélation extrêmement fin dans les paramètres de position et de disparité. La définition peut ensuite être modifiée pour prendre en compte la composition fréquentielle locale des images d'entrées. Enfin, nous nous intéressons au problème de la normalisation préalable des images à apparier et justifions le choix du contraste multirésolution associé à une normalisation quadratique
