Cette thèse examine les systèmes d’imagerie omnidirectionnelle avancés, la capture de champs lumineux et les pipelines de rendu, ainsi que le dernier paradigme de reconstruction de scènes, le champ de radiance (Radiance Field, RF). Elle traite des défis clés liés à l’utilisation du RF pour la représentation de champs lumineux sphériques et la reconstruction de scènes. Les principales contributions sont les suivantes : Tout d’abord, nous étendons les Champs de Radiance Neuronaux (NeRF) pour prendre en charge les entrées d’images omnidirectionnelles en intégrant un modèle de caméra fisheye optimisable. Cela permet la reconstruction de scènes à 360 degrés avec des images grand angle, en mettant l’accent sur l’échantillonnage de rayons sphériques. Ensuite, nous améliorons la reconstruction de scènes à 360 degrés à partir d’images omnidirectionnelles éparses en combinant l’estimation de points de fuite avec un encodage fréquentiel dans un cadre d’encodage de hachage efficace. Enfin, nous intégrons des techniques de segmentation d’images 2D de haute qualité pour contraindre les objets dans des espaces 3D limités, améliorant ainsi la précision de la reconstruction de scènes et la segmentation cohérente en 3D.