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Développement de l'imagerie multispectrale plein champ pour l'étude de l'activation cérébrale in vivo / Multispectral imaging development for in vivo cerebral activation study

Renaud, Rémi 17 October 2012 (has links)
L'imagerie optique multispectrale du signal intrinsèque permet d'estimer les variations des paramètres hémodynamiques à partir de la collecte des fluctuations de réflectance, à au moins deux longueurs d'onde, induites par une activation cérébrale. Cette thèse propose une étude méthodologique et instrumentale mais aussi une validation in vivo des développements entrepris. Le calcul des paramètres hémodynamiques nécessite l'application d'une loi de Beer-Lambert modifiée introduisant un terme crucial pour la précision du calcul des variations des paramètres hémodynamiques, le DP, que nous avons estimé par simulation Monte Carlo pour les modèles du cortex somatosensoriel et du bulbe olfactif de rat. Nous montrons ainsi que les variations d'absorption, de diffusion ou d'anisotropie n'influe pas sur les valeurs de DP en dessous de 630 nm, que la géométrie et les propriétés optiques des structures a un impact sur celles-ci. Ainsi, le calcul des DP pour chaque structure cérébrale est indispensable. En outre, le choix des longueurs d'onde d'illumination est décisif et s'apprécie en fonction de deux paramètres, la diaphonie et le séparabilité qui ont été calculés pour déterminer les couples et les triplets de longueurs d'onde optimaux pour l'étude du bulbe olfactif de rat. Il apparaît que les valeurs de séparabilité sont négligeables en raison de la forte absorptivité des tissus biologiques dans le visible et que le choix des combinaisons optimales peut se faire en se basant seulement sur les valeurs de diaphonie. La deuxième étape a consisté à construire un banc d'imagerie multispectrale performant et à le valider ainsi que l'étude méthodologique. Les résultats in vivo montrent une différence flagrante des signaux de réflectance et hémodynamiques entre le cortex somatosensoriel et le bulbe olfactif dont l'origine physique et/ou biologique est discutée. / Multispectral imaging of intrinsic optical signal allows to estimate changes in hemodynamic parameters from the collection of reflectance fluctuations, at least with two wavelengths, induced by cerebral activation. This thesis proposes methodological and instrumental studies but also in vivo validation of developments undertaken. The calculation of hemodynamic parameters requires the application of a modified Beer-Lambert law introducing a crucial term for accuracy of hemodynamic parameters changes calculation, the DP, which had been estimated using Monte Carlo simulation models of the somatosensory cortex and olfactory bulb of rats. We show that the variations of absorption, diffusion or anisotropy does not affect the values of DP, whereas geometry and optical properties of the structures have an great impact on them. Thus, calculation of DP for each studied brain structure is essential. In addition, the choice of wavelength illumination is critical and appreciated in terms of two parameters, crosstalk and separability. Pairs and triplets of optimal wavelengths for rat olfactory bulb study were calculated. It appears that the separability values are negligible due to the high absorptivity of biological tissues in the visible and the choice of optimal combinations can be based only on the values of crosstalk. The second step was to build a bench multispectral imaging performance, to validate it and methodological study. The results show a striking difference hemodynamic and reflectance signals between somatosensory cortex and olfactory bulb, which physical origin and/or biological is discussed.
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Multispectral imaging of painting : potentialities and limitations of the technique in relation with the chemical and optical proprierties of the pictorial materials / Imagerie multispectrale en peinture artistique : Potentialités et limites de la technique en relation avec les propriétés chimiques et optiques des matériaux picturaux

Pronti, Lucilla 07 October 2016 (has links)
Cette thèse porte sur l’application des images multispectrales pour l’analyse des matériaux utilisés dans une peinture par comparaison avec la photographie traditionnelle de fluorescence induite par rayons UV et la réflectoraphgie infrarouge. L’application des images multispectrales à l'étude des matériaux picturaux a été appuyée par d'autres techniques analytiques telles que la spectroscopie de réflectance et de fluorescence, la spectroscopie de fluorescence X, la spectroscopie d'absorption UV-visible et la spectroscopie infrarouge transformée de Fourier en réflectance totale atténuée. L’imagerie multispectrale a été testée comme outil de laboratoire d’identification des matériaux picturaux. Ainsi, des couches de peinture constituées de pigments (anciens et modernes), de liants (œufs et l’huile de lin) et de vernis naturels ont été analysées. Pour les matériaux organiques, des expériences de vieillissement accéléré (photodégradation et dégradation thermique) ont permis de modéliser les changements optiques et chimiques intervenant au cours de la vie d’un tableau. De plus, une analyse diagnostique a été réalisée sur deux tableaux conservés à « Accademia di San Luca » (Rome) par photographie de fluorescence induite par rayonnement UV, radiographie, spectroscopie de réflectance, spectroscopie de fluorescence X, images de fluorescence UV et réflectance multispectrale, réflectographie infrarouge multispectrale. Par rapport aux techniques traditionnelles, les images multispectrales permettent d’analyser de nombreuses régions spectrales qui, dans certains cas, permettent d’identifier le pigment et/ou des zones non homogènes de la couche superficielle picturale. Certaines gammes de longueurs d’onde infrarouge permettent notamment de voir les détails des différentes couches préparatoires, amenant à une analyse plus précise de la technique d’exécution. Cependant, une des limites des images multispectrales concerne l’identification des mélanges complexes et/ou des différentes strates de matériaux en fonction du type de filtre utilisé. / This thesis focus on the application of multispectral images for the analysis of pictorial materials in comparison with the traditional UV-fluorescence photography and infrared reflectography. The assessment of multispectral imaging for the study of pictorial materials was supported by other analytical techniques such as reflectance and fluorescence spectroscopy, X-Ray Fluorescence (XRF), UV-visible absorption spectroscopy and Total Attenuated Reflectance - Fourier Transform Infrared Spectroscopy (ATR-FTIR). The multispectral imaging was tested on swatches of pictorial layers (constituted by ancient and modern pigment), binders (egg and linseed oil) and natural varnishes. For the organic materials, accelerated ageing methods (photo-chemical and thermal degradation) were used to model the optical and chemical changes occurring during the lifetime of a painting. In addition, a diagnostic investigation was performed on two paintings placed in "Accademia di San Luca" (Rome) by means of UV-fluorescence photography, radiography, reflectance spectroscopy, X-ray fluorescence spectroscopy, UV-VIS-NIR multispectral imaging. Multispectral images, comparing to traditional techniques, permit to individuate specific spectral behaviors, and, in some cases, identify the pigment and/or non-homogeneous areas of the pictorial or varnish layers. The possibility to select some infrared wavelengths allows to see details of the preparatory layers, leading to a more accurate analysis of the technique of execution. However, the limitations of multispectral images for the identification of complex mixtures and/or different layers of materials depending on the type of filter used.
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Segmentation sémantique de peuplement forestiers par analyse conjointe d'imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Semantic segmentation of forest stand by join analysis of very high resolution multispectral image and 3D airborne Lidar data

Dechesne, Clément 04 December 2017 (has links)
Les peuplements forestiers sont une unité de mesure de base pour l'inventaire forestier et la cartographie. Ils sont définis comme de grandes zones forestières (par exemple, de plus de 2 ha) et de composition homogène en terme d'essence d'arbres et d'âge. Leur délimitation précise est généralement effectuée par des opérateurs humains grâce à une analyse visuelle d'images infrarouges à très haute résolution (VHR). Cette tâche est fastidieuse, nécessite beaucoup de temps et doit être automatisée pour un suivi de l'évolution et une mise à jour efficace. Une méthode fondée sur la fusion des données lidar aéroportées et des images multispectrales VHR est proposée pour la délimitation automatique des peuplements forestiers contenant une essence dominante (pureté supérieure à 75%). C'est une principale tâche préliminaire pour la mise à jour de la base de données de la couverture forestière. Les images multispectrales donnent des informations sur les espèces d'arbres alors que les nuages de point Lidar 3D fournissent des informations géométriques sur les arbres et permettent leur extraction individuelle. Les attributs multimodaux sont calculées, à la fois au niveau des pixels et des objets (groupements de pixels ayant une taille similaire aux arbres). Une classification supervisée est ensuite effectuée au niveau de l'objet afin de discriminer grossièrement les espèces d'arbres existantes dans chaque zone d'intérêt. Les résultats de la classification sont ensuite traités pour obtenir des zones homogènes avec des bordures lisses par la minimisation d'une énergie, où des contraintes supplémentaires sont proposées pour former la fonction énergie à minimiser. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée fournit des résultats très satisfaisants en termes d'étiquetage et de délimitation, et ce pour des régions géographiquement très éloignées / Forest stands are the basic units for forest inventory and mapping. Stands are defined as large forested areas (e.g., 2 ha) of homogeneous tree species composition and age. Their accurate delineation is usually performed by human operators through visual analysis of very high resolution (VHR) infra-red images. This task is tedious, highly time consuming, and should be automated for scalability and efficient updating purposes. A method based on the fusion of airborne lidar data and VHR multispectral images is proposed for the automatic delineation of forest stands containing one dominant species (purity superior to 75%). This is the key preliminary task for forest land-cover database update. The multispectral images give information about the tree species whereas 3D lidar point clouds provide geometric information on the trees and allow their individual extraction. Multi-modal features are computed, both at pixel and object levels: the objects are groups of pixels having a size similar to trees. A supervised classification is then performed at the object level in order to coarsely discriminate the existing tree species in each area of interest. The classification results are further processed to obtain homogeneous areas with smooth borders by employing an energy minimum framework, where additional constraints are joined to form the energy function. The experimental results show that the proposed method provides very satisfactory results both in terms of stand labeling and delineation, even for spatially distant regions
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Estimation de profondeur de veine sous-invasive non invasive utilisant une imagerie multispectrale et des images de réflectance diffuses / Non-invasive Forearm Subcutaneous Vein Depth Estimation Using Multispectral Imaging and Diffuse Reflectance Images

Meng, Goh Chuan 22 November 2018 (has links)
L'estimation de la profondeur des veines sous-cutanées a été un sujet de recherche important ces dernières années en raison de son importance dans l'optimisation de pose de cathéters, de perfusions et plus généralement de ponctions veineuses. Par le passé, diverses techniques et systèmes de visualisation des veines ont été proposés, cependant le manque d'information sur la profondeur de la veine limite les possibilités pour une automatisation de la ponction veineuse ; le geste clinique restant dans de nombreux cas tributaire des compétences ou de l'expérience des cliniciens. Plusieurs techniques ont été proposées pour estimer la profondeur de la veine en utilisant la réflectance diffuse dont le principe repose sur la mesure de rapport de densité optique (ODR). Le concept de mesure de la profondeur des veines à l'aide de la technique ODR mérite d'être appliqué dans le monde réel en raison de son faible coût, de ses propriétés non invasives et du fait qu'il s'agit d'une technique de mesure sans contact avec la peau. Les travaux initiaux de Nishidate et. Al. [1] ont montré sur fantôme des résultats prometteurs. Cependant, une telle expérience peut ne pas être suffisante pour prouver son application pour la mesure in vivo en raison du manque d'expérience pour les données réelles. Par conséquent, ce travail de thèse a été commencé pour améliorer le modèle proposé par Nishidate et. Al. et l'élargir pour mesurer l'estimation in vivo de la profondeur de la veine sur de vrais patients. Le système proposé intègre de nouveaux composants tels qu'un algorithme de segmentation des veines, une méthode d'estimation plus précise du contenu en mélanine (Cm) et une conception matérielle entièrement nouvelle avec des composants stables. Les résultats obtenus par ODR ont été comparés à des données fournies par une machine Ultrason médicale. Les résultats de l'expérience montrent une corrélation de Pearson forte de 0,843 par rapport aux données échographiques et prouvent que le système développé est fiable pour la mesure in vivo de la profondeur de la veine. En outre, il est proposé d'utiliser un filtre de segmentation de veine optimal (filtre adapté) dans le système d'imagerie pour permettre une segmentation et par la suite une mesure de la profondeur automatique. / The estimation of subcutaneous vein depth has been an important research topic in recent years due to its importance in optimizing the intravenous (IV) access of venipuncture. Various techniques and system of vein visualization were proposed to improve the vein viewing, but the lack of vein depth information limits the system performance in assisting the IV access; thus, the IV access in many cases remains dependent on skill or experience of the clinicians. Several techniques were proposed to estimate the vein depth using diffuse reflectance of which the optical density ratio (ODR) technique is the most complete solution. The concept of measuring the veins depth using ODR based technique is deserved to be applied in the real-world due to its low cost, non-invasive properties and from the fact that it is a non-skin contact measurement technique. Nishidate et. al. [1] suggested an optimum conditions to measure the vein depth and thickness by using ODR which was supported by experiment with customized tissue-like agar gel phantom. However, such experiment may not be sufficient to prove its application for in vivo measurement due to the lack of experiment for real data. Therefore, this thesis work was first started to improve the proposed model by Nishidate et. al. and expand it to measure the in vivo estimation of vein depth on real patients. The proposed system incorporates new components such as an autonomous vein segmentation algorithm, a more accurate estimation method for melanin content (Cm) and a fully new hardware design with reliable parts. Importantly, the experiment estimate the vein depth on real patients as well as a through comparison with Ultrasound data. The experiment results show a strong Pearson correlation of 0.843 as compared to Ultrasound data and this evidence that the developed system is works for the in vivo measurement of vein depth. Besides that, an optimum vein filter (matched filter) is proposed to be used in the imaging system to preserve the most accurate vein detection and allow the system to produce the results with least detection error. The selection of the optimum vein filter has laid an important platform from which to obtain the accurate vein segmentation of a NIR image.
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Réseaux métalliques sub-longueur d'onde, applications à l'optique infrarouge.

Vincent, Grégory 24 October 2008 (has links) (PDF)
Les interactions lumière-matière à l'échelle sub-longueur d'onde, mettant notamment en jeu l'excitation de plasmons de surface dans les nanostructures métalliques, offrent de nouvelles perspectives pour la conception de systèmes optiques infrarouges. Elles permettent des fonctions optiques innovantes, miniaturisées et intégrables au voisinage d'une puce de détection. Dans le cadre de cette thèse, nous avons exploré deux concepts pour l'infrarouge. Nous avons proposé de réaliser une transmittance optique modulée spatialement en amplitude et en phase, en utilisant une mosaïque de réseaux métalliques sub-longueurs d'onde de différentes géométries (largeur de fente, période). Les calculs et les mesures de la transmission optique de réseaux individuels, en amplitude et en phase, montrent que le mécanisme non résonant permet une utilisation sur une large bande spectrale. Nous donnons l'exemple de la reconstitution d'une sinusoïde 2D pouvant servir d'objet diffractif dans une application d'analyse de surface d'onde. Le deuxième concept est basé sur l'exaltation des résonances dans des réseaux métalliques suspendus pour réaliser des filtres spectraux dans les bandes II et III de l'infrarouge. Le développement d'un procédé de fabrication original a permis d'obtenir des membranes percées de grandes dimensions. Une transmission optique quasi-totale a été mise en évidence, conformément aux prédictions théoriques. Les résultats obtenus à l'aide d'une micro-caméra multi-voies intégrant une matrice de 11 filtres opérant sur la bande II (2,5 μm - 5 μm) confirment le potentiel des réseaux sub-longueurs d'onde pour des applications de spectro-imagerie.
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Méthode d'optimisation mixte bio-inspirée : application à l'imagerie multi-spectrale et à la mesure d'audience / Mixed bio-inspired optimization method : Application to multispectral image processing and audience measurement

Martin, Benoit 26 October 2018 (has links)
Cette thèse propose une nouvelle méthode d’optimisation bio-inspirée basée sur le GWO avec pour but de pouvoir résoudre des problèmes d’optimisation dits mixtes, c’est-à-dire des problèmes composés de variables continues et discrètes. Cette nouvelle méthode baptisée mixed GWO est ensuite appliquée à 2 problématiques distincts.Tout d’abord, le mixed GWO pourra permettre d’améliorer la qualité de la classification d’image par SVM. En effet, la fiabilité d’un SVM va dépendre de ses paramètres d’entraînement, et il n’existe pas de méthode non empirique et non exhaustive permettant de définir ces paramètres pour un problème de classification donné. Le mixed GWO se propose comme une solution à ce problème de paramétrage. La classification doit permettre à l’entreprise IntuiSense d’ajouter une brique de reconnaissance de genre à son outil de mesure d’audience ISAM.Ensuite, le mixedGWO est employé pour faire du débruitage et du démêlage de spectres en simultanée sur des images multi-spectrales ou hyper-spectrales. En effet, la qualité du démêlage des spectres va être particulièrement dépendant de la qualité du débruitage de l’image : faire ces 2 étapes simultanément permet donc un gain de temps et une fiabilité des résultats bien plus intéressants que les faire l’une après l’autre. / This thesis proposes a novel bio-inspired optimization method based on the GWOalgorithm, with the purpose of solving mixed optimization problems, i.e. problems with bothcontinuous and discrete variables. This novel method is named mixedGWO and is applied to2 distinct problematics.Firstly, the mixedGWO should permit to improve the quality of image classification bySVM. Indeed, a SVM accuracy will depend of its training parameters, and there is nonempirical and non exhaustive method to define these parameters for a given classificationproblem. Therefore, the mixedGWO can be used as a solution to this parametring problem.The improve classification should allow the company IntuiSense to add the gender recognition feature to its audience measurement tool ISAM.Secondly, the mixedGWO is used for joint denoising and unmixing of spectra in multispectral and hyper-spectral image processing. Indeed, the unmixing’s quality is stronglydependent of the denoising quality : doing these 2 steps simultaneously permits a gain oftime and a results’ accuracy way better than if they are done one after the other.
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Structures m étal-di électriques à r ésonance de mode guid é et applications au filtrage et à l'imagerie infrarouge

Sakat, Emilie 17 June 2013 (has links) (PDF)
Les nanotechnologies ont atteint une maturité qui permet de concevoir, avec un haut niveau de fiabilité, des composants fonctionnalisés pour des systèmes optiques complexes. Cette thèse traite, dans ce cadre, du filtrage spectral. J'ai ainsi proposé un nouveau concept de filtre composé d'un guide d'onde en diélectrique et d'un réseau métallique sub-longueur d'onde. Dans un premier temps, j'ai conçu, fabriqué et caractérisé des structures (unidimensionnelles 1D ou bidimensionnelles 2D) basées sur ce concept. J'ai mené l'analyse détaillée du mécanisme de résonance, et j'ai étudié les propriétés de ces structures en termes d'accordabilité spectrale, de polarisation, d'efficacité de réjection, et de tolérance angulaire. J'ai par la suite proposé des variantes de ces structures pour en améliorer l'efficacité de réjection et la tolérance angulaire. Dans un deuxième temps, j'ai entrepris d'utiliser les différentes variantes de ce type de composant pour des applications de filtrage angulaire ou d'imagerie multispectrale. Concernant cette dernière, une matrice de 24 filtres a été optimisée et intégrée dans une caméra multispectrale infrarouge cryogénique pour des applications d'estimation de la concentration de CO2 ou de télémétrie. Les difficultés liées aux conditions réelles d'utilisation de la caméra sont mises en évidence et des solutions sont proposées pour améliorer nos résultats, déjà très encourageants.
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Imagerie polarimétrique active à large spectre pour l’amélioration du contraste et la microscopie. / Broadband active polarization imaging for contrast improvement and microscopy

Thomas, Lijo 06 November 2017 (has links)
L’imagerie de polarisation est une technique permettant de révéler des contrastes qui n’apparaissent pas dans les images d’intensité classiques. En d’autres termes, elle permet de transformer une différence de propriétés polarimétriques en différence de niveau de gris. Elle trouve des applications en décamouflage, télédétection, microscopie, etc. Les imageurs polarimétriques utilisent souvent des modulateurs de polarisation basés sur des matrices de cristaux liquides rapides et fiables. Cependant, les LCVR contrôlent l’état de polarisation de la lumière à seulement une longueur d’onde donnée, et si le système est utilisé à d’autres longueurs d’ondes, il a des performances réduites. Si la lumière qui illumine la scène à un spectre large, il est donc nécessaire d’insérer un filtre spectral de bande étroite dans la voie d’imagerie, ce qui a pour effet de réduire la quantité de lumière entrant dans le système et donc le rapport signal à bruit des images.Un moyen de résoudre ce problème est d’utiliser des modulateurs de polarisation achromatiques, mais cela induit un coût et une complexité accrus qui peuvent ne pas être nécessaires si l’objectif est d’améliorer la performance de détection de cible en augmentant le contraste entre l’objet d’intérêt et le fond. Dans cette thèse, j’étudie l’impact d’un élargissement du spectre d’illumination sur la performance de détection de cible par des systèmes d’imagerie polarimétriques utilisant des composants chromatiques. A travers des simulations, je montre tout d’abord qu’élargir le spectre d’illumination peut augmenter le contraste car l’augmentation du flux de lumière compense la perte de précision polarimétrique. De plus, en prenant en compte les caractéristiques polarimétriques chromatiques des composants, on peut accroître encore l’augmentation du contraste. Ces résultats sont ensuite validés à travers des expériences réelles d’imagerie polarimétrique active. Ils démontrent que la largeur du spectre d’éclairement peut être considérée comme un paramètre additionnel pour optimiser ces systèmes d’imagerie.Afin de mettre en pratique l’expertise acquise en imagerie polarimétrique active à un autre domaine, j’ai collaboré avec un partenaire industriel (Carl Zeiss, Germany) pour doter un microscope optique d’une capacité polarimétrique. L’imagerie d’un échantillon fin et transparent est un problème difficile. Par exemple, la coloration de l’échantillon peut ajouter des détails parasites et n’est pas applicable à l’imagerie du vivant. Une technique prometteuse est le contraste de phase différentiel (DPC) qui consiste à extraire le gradient de phase de l’objet à partir de deux images illuminées de manière asymétrique et acquises selon des angles complémentaires. La source de lumière est une matrice de LED programmables qui peut générer différents motifs d’illumination. Cependant, cette méthode d’imagerie prend du temps et les flashs intermittents émis par la source peuvent rendre l’observation inconfortable.J’ai donc proposé une solution alternative consistant à installer deux polariseurs avec des axes orthogonaux devant la source de lumière et une caméra sensible à la polarisation qui peut détecter simultanément des polarisations orthogonales. La lumière polarisée atteint la caméra sensible à la polarisation après avoir traversé l’échantillon transparent. Les composantes orthogonales sont extraites de l’image acquise par un procédé de débayerisation. A travers différentes expériences, je compare les performances de cette méthode innovante avec la méthode de DPC classique. Je montre qu’elles fournissent des qualités d’images similaires dans la plupart des cas alors que la nouvelle méthode permet de diviser le temps d’acquisition par deux, tout en supprimant les flashs intermittents. / Polarization imaging is a technique which reveals contrasts that do not appear in classical intensity images. It transforms the difference in polarimetric properties of a scene into difference in gray level of an image. This technique has found applications in decamouflaging, remote sensing, microscopy etc. Polarimetric imagers often use polarization modulation devices based on liquid crystal variable retarders (LCVR), which are fast and reliable. However, LCVR control the polarization state of light only at one given nominal wavelength, and performance loss might be observed if imaging is performed at other wavelengths, due to the wavelength dependence of the LCVR. If the light source that illuminates the scene has a broad spectrum, it is thus necessary to insert a narrowband spectral filter in the imaging path. However, spectral filtering significantly decreases the amount of light entering the system and thus the signal-to-noise ratio of polarimetric images.A way to circumvent this issue is to achromatize the polarization modulators. However, this comes at the price of higher complexity and cost, and this may not be needed if the objective is to improve target detection performance by increasing the target/background discriminability (or contrast). In the thesis, we present the investigation of the impact of broadening the spectrum of the light entering the system on the discriminability performance of active polarimetric systems. Through simulations, we show that broadening the bandwidth of the illumination can increase the contrast between two regions, as the increase of light flux compensates for the loss of polarimetric precision. Moreover, we show that taking into account the chromatic characteristics of the components of the imaging system, it is possible to further enhance the contrast. We validate these findings through experiments in active polarimetric imaging configuration, and demonstrate that the spectral bandwidth can be considered as an additional parameter to optimize polarimetric imaging set-ups.We collaborated with an industrial partner (Carl Zeiss, Germany) to implement polarization imaging in optical microscopy. Imaging thin and transparent specimen in microscopy is a challenging task. Staining the sample is a solution but it adds false/spurious details to the image, thus not suitable for live imaging. Recently, differential phase contrast (DPC) imaging by asymmetric illumination is proved to be a desirable choice. This works on the principle that the phase gradient of a transparent specimen can be extracted from two images, illuminated and recorded at complementary angles. Then, DPC is computed as normalized difference between two images. Here the light source is programmable LED array and different pattern of illumination can be generated. This imaging method consumes more time and intermittent flash of light from light source makes sample observation inconvenient for the observer.A practical solution we propose is to install two polarization foils with orthogonal polarization axes below the light source side by side and a polarization sensitive camera which can detect orthogonal eigen polarization states at a time in the existing setup. The polarization foils separate light waves from complementary angles since orthogonally polarized light waves do not interact with each other. The polarized light reaches polarization sensitive camera after passing through transparent sample. The pixels sensitive to horizontal and vertical polarization detect horizontal and vertical polarized light respectively. Then horizontal and vertical polarized light information are separated from the recorded image and reconstructed the missing information using debayering process. Through experiments, we show that polarization based DPC and standard DPC images have similar quality in most cases and the new technique reduces time consumption by half.
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Caractérisation de paramètres cosmétologiques à partir d'images multispectrales de peau / Characterization of cosmetologic data from multispectral skin images

Corvo, Joris 01 December 2016 (has links)
Grâce aux informations spatiales et spectrales qu'elle apporte, l'imagerie multispectrale de la peau est devenue un outil incontournable de la dermatologie. Cette thèse a pour objectif d'évaluer l’intérêt de cet outil pour la cosmétologie à travers trois études : la détection d'un fond de teint, l'évaluation de l'âge et la mesure de la rugosité.Une base d'images multispectrales de peau est construite à l'aide d'un système à multiples filtres optiques. Une phase de prétraitement est nécessaire à la standardisation et à la mise en valeur de la texture des images.Les matrices de covariance des acquisitions peuvent être représentées dans un espace multidimensionnel, ce qui constitue une nouvelle approche de visualisation de données multivariées. De même, une nouvelle alternative de réduction de la dimensionnalité basée sur l'ACP est proposée dans cette thèse. L'analyse approfondie de la texture des images multispectrales est réalisée : les paramètres de texture issus de la morphologie mathématique et plus généralement de l'analyse d'images sont adaptés aux images multivariées. Dans cette adaptation, plusieurs distances spectrales sont expérimentées, dont une distance intégrant le modèle LIP et la métrique d'Asplünd.Les résultats des prédictions statistiques générées à partir des données de texture permettent de conclure quant à la pertinence du traitement des données et de l'utilisation de l'imagerie multispectrale pour les trois études considérées. / Thanks to its precision in spatial and spectral domain, multispectral imaging has become an essential tool in dermatology. This thesis focuses on the interest of this technology for cosmetological parameters assessment through three different studies: the detection of a foundation make-up, age assessment and roughness measurement.A database of multispectral skin images is build using a multiple optical filters system. A preprocessing step allows to standardize those texture images before their exploitation.Covariance matrices of mutispectral acquisitions can be displayed in a multidimensional scaling space which is a novel way to represent multivariate data sets. Likewise, a new dimensionality reduction algorithm based on PCA is proposed in this thesis.A complete study of the images texture is performed: texture features from mathematical morphology and more generally from image analysis are expanded to the case of multivariate images. In this process, several spectral distances are tested, among which a new distance associating the LIP model to the Asplund metric.Statistical predictions are generated from texture data. Thoses predictions lead to a conclusion about the data processing efficiency and the relevance of multispectral imaging for the three cosmetologic studies.
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Développement d'un outil d'imagerie dédié à l'acquisition, à l'analyse et à la caractérisation multispectrale des lésions dermatologiques / Development of an imaging system dedicated to the acquisition analysis and multispectral characterisation of skin lesion

Jolivot, Romuald 07 December 2011 (has links)
L’évaluation visuelle de lésions cutanées est l’analyse la plus couramment réalisée par les dermatologues. Ce diagnostic s’effectue principalement à l’œil nu et se base sur des critères tels que la taille, la forme, la symétrie mais principalement la couleur. Cependant, cette analyse est subjective car dépendante de l’expérience du praticien et des conditions d’utilisation. Nous proposons dans ce manuscrit (1) le développement d’une caméra multispectrale spécialement conçue pour un usage en dermatologie. Cette caméra multispectrale se base sur la technologie de roue porte-filtres composée de filtres interférentiels et d’un algorithme basé sur les réseaux de neurones générant un cube hyperspectral de données cutanées. Cet ensemble combine l’avantage d’un spectrophotomètre (information spectrale), et celui d’une caméra (information spatiale). Son intérêt est également de délivrer une information reproductible et indépendante des conditions d’acquisition. La mise en place d’un protocole d’acquisition de données de peaux saines issues de cinq des six phototypes existants a permis la validation de notre système en comparant les spectres générés par notre système avec des spectres théoriques acquis par un spectrophotomètre professionnel. (2) La réflectance spectrale de données de peau fournit une information précieuse, car directement liée à sa composition en chromophores. La mesure quantitative des propriétés optiques du tissu cutané peut être basée sur la modélisation de la propagation de la lumière dans la peau. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur le modèle de Kubelka-Munk, auquel nous avons associé une méthode d’optimisation basée sur les algorithmes évolutionnaires. Cette dernière apporte une réponse à l’inversion de ce modèle. A partir de cette approche, la quantification de divers paramètres de la peau peut être obtenue, tels que la mélanine et l’hémoglobine. (3) La validation de cette méthodologie est effectuée sur des données pathologiques (vitiligo et melasma) et permet de quantifier une différence de composition entre zone saine et zone affectée sur une même image. / Visual evaluation of cutaneous lesions is the analysis the most commonly performedby dermatologists. This diagnostic is mainly done by naked eye and is based on criterionsuch as the size, shape, symmetry but principally on colour of the lesions. However, thisanalysis is subjective because it depends on the practician experience and the acquisitionconditions. We propose in this dissertation (1) the development of a multispectralcamera specifically dedicated for dermatological use. This device is based on a filterwheel composed of interferential filters and a neural network-based algorithm, generatinga hyperspectral cube of cutaneous data. This setting combines advantage of both spectrophotometer(spectral information) and digital camera (spatial information). Its maininterest is also to provide reproducible information which is independent of the acquisitionconditions. The setting-up of an acquisition protocol of healthy skin data from five of thesix exisiting skin phototypes allows the validation of our system by comparing spectragenerated by our system and theoretical spectra acquired by professional spectrophotometer.(2) Skin spectral reflectance provides precious information because it is directly linkedto the skin chromophore composition. Quantitative measure of cutaneous tissue opticalproperties can be based on the modelisation of light propagation in skin. For this purpose,we based our method on Kubelka-Munk model with which we associated an optimizationmethod based on evolutionary algorithm. This method helps for the model inversion.Using this approach, quantification of diverse parameters of skin can be obtained such asmelanin and haemoglobin. (3) The validation of this model is performed on disease skindata (vitiligo and melasma) and allows to quantify difference between healthy and affectedskin area within a single image.

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