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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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Télédétection multispectrale des poussières désertiques dans l'infrarouge thermique au-dessus de l'Afrique à partir de MSG/SEVIRI

Vergé-Dépré, Gaëlle 04 April 2007 (has links) (PDF)
Notre compréhension de l'interaction entre poussières désertiques et climat est encore limitée, en partie parce que la concentration et les propriétés de cet aérosol présentent une grande variabilité spatiale et temporelle. La télédétection spatiale qui présente l'avantage d'une observation globale est donc un outil indispensable. L'infrarouge thermique (IRT) est un domaine spectral où la détection de l'aérosol désertique est particulièrement efficace. Ainsi, l'utilisation du canal IRT de Météosat au-dessus des terres, a permis le développement d'un indice qualitatif de poussière, appelé IDDI (Infrared Difference Dust Index).<br />L'objectif de cette étude est de corriger les défauts de l'IDDI et d'utiliser les nouveaux canaux dans l'IRT de MSG/SEVIRI pour développer un indice multispectral.<br />Ce travail s'appuie sur l'analyse des effets de la poussière, du vent de surface, de l'élévation solaire et de la vapeur d'eau sur la luminance au sommet de l'atmosphère, à l'aide du code de transfert radiatif MODTRAN. L'influence de l'émissivité de surface sur la luminance en présence de poussière est aussi analysée. Une méthode de correction de l'IDDI est proposée pour tenir compte des perturbations liées au vent de surface et à l'élévation solaire. L'étude est ensuite étendue aux trois canaux MSG/SEVIRI compte tenu des variations spectrales des propriétés de l'aérosol et de l'émissivité. Les résultats montrent une sensibilité accrue dans les canaux 8.7 et 10.8 µm, et un IDDI multispectral est proposé pour améliorer la corrélation entre IDDI et épaisseur optique mesurée par le réseau AERONET sur cinq sites sahéliens. Ce nouvel IDDI permettra d'améliorer le suivi des soulèvements de poussière sur l'Afrique.
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Novel multi-spectral imaging technique for the spatial quantification of optical properties / Détermination et mise en œuvre d'une technique d'imagerie multi-spectrale pour la quantification spatiale des propriétés optiques

Sorgato Casares, Verónica 18 October 2016 (has links)
La nouvelle technique 'Dual-Step' d'Imagerie Multispectrale qui a été développée a comme objectif de contribuer au diagnostic clinique des lésions superficielles, en procurant des cartes grand champ quantitatives des propriétés optiques endogènes telles que l'absorption et la diffusion. L'approche repose sur la combinaison d'une technique sans-contact de Spectroscopie de Réflectance Diffuse spatialement résolue (DRSsr) pour estimer la diffusion utilisée ensuite par une autre technique d'Imagerie Multispectrale (MSI) pour estimer l'absorption. Les bancs d'essai de chaque technique ont \'et\'e construits et caractérisés dans le cadre de ce travail. La quantification optimale des propriétés optiques s'appuie sur un nouvel algorithme de calibration ('ACA-Pro' ) qui atteint des erreurs d'estimation minimales et inférieures à 3.3% pour la diffusion et 5.3% pour l'absorption. La technique 'Dual-Step' a été validée sur des fantômes d'intralipide mais aussi sur des échantillons ex-vivo de peau humaine et des modèles in-vivo d'inflammation de peau de rats. Les résultats montrent la faisabilité de la technique 'Dual-Step' et son potentiel en diagnostic clinique grâce à son approche quantitative, grand champ et non-invasive. / The Novel 'Dual-Step' Multispectral Imaging Technique that has been developed intends to contribute to the clinical diagnosis of superficial lesions by providing non-invasively quantitative spatial wide field maps of absorption and scattering endogenous optical properties. The approach relies on the combination of a Non-Contact Spatially-resolved Diffuse Reflectance Spectroscopy (DRSsr) technique with a Multispectral Imaging (MSI) technique. Absolute quantification is based on the scattering estimation with Non-Contact DRSsr which is subsequently used by MSI to estimate wide field absorption. The instrumental setups of each technique are built and thoroughly characterized in this work. The optimal quantification of optical properties relies on a newly established calibration algorithm 'ACA-Pro' that achieves minimal estimation errors inferior to 3.3% for scattering and 5.3% for absorption. The developed 'Dual-Step' technique has been validated not only with an extensive intralipid phantom study but also with ex-vivo biological human skin samples and in-vivo inflammation skin models on rats. The results show the potential of the 'Dual-Step' technique as a valid quantitative, wide-field, and non-invasive clinical diagnosis approach.
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Détection précoce de ravageurs sur les plantes de cannabis par imagerie multispectrale : intelligence artificielle et apprentissage automatique

Si Ahmed, Ahmed 30 April 2024 (has links)
Ce mémoire porte sur l'étude de nouvelles méthodes de détection précoce des maladies sur les plantes du cannabis avec de l'imagerie par tests non-destructifs. Ces méthodes permettent la détection des ravageurs sur les plantes du cannabis à l'état précoce à partir d'images multispectrales et ainsi facilitent l'automatisation de l'inspection et la surveillance des cultures. Le travail se sépare en trois parties. Premièrement, les différentes techniques utilisées dans ce domaine pour la détection des plantes malades ainsi que la surveillance de celle-ci seront détaillées. Ensuite, il sera question d'un article publié dans le cadre de la conférence SPIE Defense + Commercial Sensing (Ahmed, et al., 2023). Cet article propose une nouvelle méthode pour la détection précoce des maladies sur les plants de cannabis en utilisant l'intelligence artificielle et l'imagerie multispectrale. À ce jour, il s'agit du premier article disponible avec cette méthode testée sur des plants du cannabis. Il permet d'introduire le reste de ce mémoire puisque le travail fait dans le cadre de cet article a directement contribué au reste de la recherche. Il sera ensuite question du travail effectué pour obtenir des images multispectrales avec la caméra multispectrale Micasense Red-Edge. Nous parlerons de la nouvelle méthode qui a été appliquée pour réussir la détection. Pour terminer, nous montrerons les résultats de ce projet sous la forme de graphes et de tableaux des différentes prédictions
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Spatio spectral reconstruction from low resolution multispectral data : application to the Mid-Infrared instrument of the James Webb Space Telescope / Reconstruction spatio-spectrale à partir de données multispectrales basse résolution : application à l'instrument infrarouge moyen du Télescope spatial James Webb

Hadj-Youcef, Mohamed Elamine 27 September 2018 (has links)
Cette thèse traite un problème inverse en astronomie. L’objectif est de reconstruire un objet 2D+λ, ayant une distribution spatiale et spectrale, à partir d’un ensemble de données multispectrales de basse résolution fournies par l’imageur MIRI (Mid-InfraRed Instrument), qui est à bord du prochain télescope spatial James Webb Space Telescope (JWST). Les données multispectrales observées souffrent d’un flou spatial qui dépend de la longueur d’onde. Cet effet est dû à la convolution par la réponse optique (PSF). De plus, les données multi-spectrales souffrent également d’une sévère dégradation spectrale en raison du filtrage spectral et de l’intégration par le détecteur sur de larges bandes. La reconstruction de l’objet original est un problème mal posé en raison du manque important d’informations spectrales dans l’ensemble de données multispectrales. La difficulté se pose alors dans le choix d’une représentation de l’objet permettant la reconstruction de l’information spectrale. Un modèle classique utilisé jusqu’à présent considère une PSF invariante spectralement par bande, ce qui néglige la variation spectrale de la PSF. Cependant, ce modèle simpliste convient que dans le cas d’instrument à une bande spectrale très étroite, ce qui n’est pas le cas pour l’imageur de MIRI. Notre approche consiste à développer une méthode pour l’inversion qui se résume en quatre étapes : (1) concevoir un modèle de l’instrument reproduisant les données multispectrales observées, (2) proposer un modèle adapté pour représenter l’objet à reconstruire, (3) exploiter conjointement l’ensemble des données multispectrales, et enfin (4) développer une méthode de reconstruction basée sur la régularisation en introduisant des priori à la solution. Les résultats de reconstruction d’objets spatio-spectral à partir de neuf images multispectrales simulées de l’imageur de MIRI montrent une augmentation significative des résolutions spatiale et spectrale de l’objet par rapport à des méthodes conventionnelles. L’objet reconstruit montre l’effet de débruitage et de déconvolution des données multispectrales. Nous avons obtenu une erreur relative n’excédant pas 5% à 30 dB et un temps d’exécution de 1 seconde pour l’algorithme de norm-l₂ et 20 secondes avec 50 itérations pour l’algorithme norm-l₂/l₁. C’est 10 fois plus rapide que la solution itérative calculée par l’algorithme de gradient conjugué. / This thesis deals with an inverse problem in astronomy. The objective is to reconstruct a spatio-spectral object, having spatial and spectral distributions, from a set of low-resolution multispectral data taken by the imager MIRI (Mid-InfraRed Instrument), which is on board the next space telescope James Webb Space Telescope (JWST). The observed multispectral data suffers from a spatial blur that varies according to the wavelength due to the spatial convolution with a shift-variant optical response (PSF). In addition the multispectral data also suffers from severe spectral degradations because of the spectral filtering and the integration by the detector over broad bands. The reconstruction of the original object is an ill-posed problem because of the severe lack of spectral information in the multispectral dataset. The difficulty then arises in choosing a representation of the object that allows the reconstruction of this spectral information. A common model used so far considers a spectral shift-invariant PSF per band, which neglects the spectral variation of the PSF. This simplistic model is only suitable for instruments with a narrow spectral band, which is not the case for the imager of MIRI. Our approach consists of developing an inverse problem framework that is summarized in four steps: (1) designing an instrument model that reproduces the observed multispectral data, (2) proposing an adapted model to represent the sought object, (3) exploiting all multispectral dataset jointly, and finally (4) developing a reconstruction method based on regularization methods by enforcing prior information to the solution. The overall reconstruction results obtained on simulated data of the JWST/MIRI imager show a significant increase of spatial and spectral resolutions of the reconstructed object compared to conventional methods. The reconstructed object shows a clear denoising and deconvolution of the multispectral data. We obtained a relative error below 5% at 30 dB, and an execution time of 1 second for the l₂-norm algorithm and 20 seconds (with 50 iterations) for the l₂/l₁-norm algorithm. This is 10 times faster than the iterative solution computed by conjugate gradients.
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Multispectral imaging and its use for face recognition : sensory data enhancement / Imagerie multispectrale et son usage pour la reconnaissance de visage : amélioration des données sensorielles

Ben Said, Ahmed 03 June 2015 (has links)
La recherche en biométrie a connu une grande évolution durant les dernières annéessurtout avec le développement des méthodes de décomposition de visage. Cependant,ces méthodes ne sont pas robustes particulièrement dans les environnements incontrôlés.Pour faire face à ce problème, l'imagerie multispectrale s'est présentée comme une nouvelletechnologie qui peut être utilisée en biométrie basée sur la reconnaissance de visage.Dans tous ce processus, la qualité des images est un facteur majeur pour concevoirun système de reconnaissance fiable. Il est essentiel de se disposer d'images de hautequalité. Ainsi, il est indispensable de développer des algorithmes et des méthodes pourl'amélioration des données sensorielles. Cette amélioration inclut plusieurs tâches tellesque la déconvolution des images, le defloutage, la segmentation, le débruitage. . . Dansle cadre de cette thèse, nous étudions particulièrement la suppression de bruit ainsi quela segmentation de visage.En général, le bruit est inévitable dans toutes applications et son élimination doit sefaire tout en assurant l'intégrité de l'information confinée dans l'image. Cette exigenceest essentielle dans la conception d'un algorithme de débruitage. Le filtre Gaussienanisotropique est conçu spécifiquement pour répondre à cette caractéristique. Nous proposonsd'étendre ce filtre au cas vectoriel où les données en disposition ne sont plus desvaleurs de pixels mais un ensemble de vecteurs dont les attribues sont la réflectance dansune longueur d'onde spécifique. En outre, nous étendons aussi le filtre de la moyennenon-local (NLM) dans le cas vectoriel. La particularité de ce genre de filtre est la robustesseface au bruit Gaussien.La deuxième tâche dans le but d'amélioration de données sensorielles est la segmentation.Le clustering est l'une des techniques souvent utilisées pour la segmentation etclassification des images. L'analyse du clustering implique le développement de nouveauxalgorithmes particulièrement ceux qui sont basés sur la méthode partitionnelle.Avec cette approche, le nombre de clusters doit être connu d'avance, chose qui n'est pastoujours vraie surtout si nous disposons de données ayant des caractéristiques inconnues.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nouveaux indices de validationde clusters qui sont capables de prévoir le vrai nombre de clusters même dans le cas dedonnées complexes.A travers ces deux tâches, des expériences sur des images couleurs et multispectrales sontréalisées. Nous avons utilisé des bases de données d'image très connues pour analyserl'approche proposée. / In this thesis, we focus on multispectral image for face recognition. With such application,the quality of the image is an important factor that affects the accuracy of therecognition. However, the sensory data are in general corrupted by noise. Thus, wepropose several denoising algorithms that are able to ensure a good tradeoff betweennoise removal and details preservation. Furthermore, characterizing regions and detailsof the face can improve recognition. We focus also in this thesis on multispectral imagesegmentation particularly clustering techniques and cluster analysis. The effectiveness ofthe proposed algorithms is illustrated by comparing them with state-of-the-art methodsusing both simulated and real multispectral data sets.

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