Thesis (MSc Food Sc)--University of Stellenbosch, 2011. / ENGLISH ABSTRACT: Near infrared hyperspectral imaging (NIR HSI) in conjunction with multivariate image analysis was evaluated for the detection of millet and buckwheat flour in ground black pepper. Additionally, midinfrared (MIR) spectroscopy was used for the quantification of millet and buckwheat flour in ground black pepper. These techniques were applied as they allow non-destructive, invasive and rapid analysis. Black pepper and adulterant (either millet or buckwheat flour) mixtures were made in 5% (w/w) increments spanning the range 0-100% (w/w). The mixtures were transferred to eppendorf tube holders and imaged with a sisuChema short wave infrared (SWIR) pushbroom imaging system across the spectral range of 1000–2498 nm. Principal component analysis (PCA) was applied to pseudo-absorbance images for the removal of unwanted data (e.g. background, shading effects and bad pixels). PCA was subsequently applied to the ‘cleaned’ data. An adulterant concentration related gradient was observed in principal component one (PC1) and a difference between black pepper adulterated with buckwheat and millet was noted in PC4. Four absorption peaks (1461, 2241, 2303 and 2347 nm) were identified in the loading line plot of PC1 that are associated with protein and oil. The loading line plot of PC4 revealed absorption peaks at 1955, 1999, 2136 and 2303 nm, that are related to protein and oil. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was applied to NIR HSI images for discrimination between black pepper adulterated with varying amounts of adulterant (millet or buckwheat). The model created with millet adulterated black pepper samples had a classification accuracy of 77%; a classification accuracy of 70% was obtained for the buckwheat adulterated black pepper samples. An average spectrum was calculated for each sample in the NIR HSI images and the resultant spectra were used for the quantification of adulterant (millet or buckwheat) in ground black pepper. All samples were also analysed using an attenuated total reflectance (ATR) Fourier transform (FT) – infrared (IR) instrument and MIR spectra were collected between 576 and 3999 cm-1. PLS regression was employed. NIR based predictions (r2 = 0.99, RMSEP = 3.02% (w/w), PLS factor = 4) were more accurate than MIR based predictions (r2 = 0.56, RMSEP = 19.94% (w/w), PLS factors = 7). Preprocessed NIR spectra revealed adulterant specific absorption bands (1743, 2112 and 2167 nm) whereas preprocessed MIR spectra revealed a buckwheat specific signal at 1574 cm-1. NIR HSI has great promise for both the qualitative and quantitative analysis of powdered food products. Our study signals the beginning of incorporating hyperspectral imaging in the analysis of powdered food substances and results can be improved with advances in instrumental development and better sample preparation. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die gebruik van naby infrarooi hiperspektrale beelding (NIR HB) tesame met veelvoudige beeldanalise is ondersoek vir die opsporing van stysel-verwante produkte (giers en bokwiet) in gemaalde swart pepper. Middel-infrarooi (MIR) spektroskopie is addisioneel gebruik vir die kwantifisering van hierdie stysel-verwante produkte in swart pepper. Albei hierdie tegnieke is toegepas aangesien dit deurdringend van aard is en dit bied nie-destruktiewe sowel as spoedige analise. Swart pepper en vervalsingsmiddel (giers of bokwiet) mengsels is uitgevoer in 5% (m/m) inkremente tussen 0 en 100% (m/m). Eppendorfbuishouers is met die mengsels gevul en hiperspektrale beelde is verkry deur die gebruik van ‘n sisuChema SWIR (kortgolf infrarooi) kamera met ‘n spektrale reikwydte van 1000–2498 nm. Hoofkomponent-analise (HK) is toegepas op pseudo-absorbansie beelde vir die verwydering van ongewenste data (bv. agtergrond, skadu en dooie piksels). Hoofkomponent-analise is vervolgens toegepas op die ‘skoon’ data. Hoofkomponent (HK) een (HK1) het die aanwesigheid van ‘n vervalsingsmiddel konsentrasie verwante gradient getoon terwyl HK4 ‘n verskil getoon het tussen swart pepper vervals met giers en bokwiet. Vier absorpsiepieke (1461, 2241, 2303 en 2347 nm) was geïdentifiseer binne die HK lading stip van HK1 wat met proteïen en olie geassosieer kon word. Die HK lading stip van HK4 het absorpsipieke by 1955, 1999, 2136 en 2303 nm aangedui wat verband hou met proteïen en olie. Parsiële kleinste waarde diskriminant-analise (PKW-DA) is toegepas op die hiperspektrale beelde vir die moontlike onderskeiding tussen swart pepper vervals met verskeie hoeveelhede vervalsingsmiddel (giers of bokwiet). ‘n Klassifikasie koers van 77% is verkry vir die model ontwikkel met giers vervalsde swart pepper terwyl die model ontwikkel met bokwiet vervalsde swarte pepper ‘n klassifikasie koers van 70% bereik het. ‘n Gemiddelde spektrum is bereken vir elke monster in die hiperspektrale beelde en die resulterende spektra is gebruik vir die kwantifisering van vervalsingsmiddels (giers of bokwiet) in gemaalde swart pepper. ‘n ATR FT-IR instrument met spektrale reikwydte van 576-3999 cm-1 is additioneel gebruik vir die analise van alle monsters. Parsiële kleinste waarde regressie is gebruik vir kwantifikasie doeleindes. NIR gebasseerde voorspellings (r2 = 0.99, RMSEP = 3.02% (m/m), PLS faktore = 4) was meer akkuraat as die MIR gebasseerde voorspellings (r2 = 0.56, RMSEP = 19.94% (m/m), PLS faktore = 7). Vooraf behandelde NIR spektra het vervalsingsmiddel verwante absorpsiepieke (1743, 2112 en 2167 nm) aangetoon terwyl vooraf behandelde MIR spektra ‘n bokwiet verwante absorpsiepiek by 1574 cm-1 aangedui het. NIR HB toon goeie potensiaal vir beide kwalitatiewe en kwantitatiewe analise van gepoeierde voedsel produkte. Ons studie kan gesien word as die begin van die inkorporasie van hiperspektrale beelding in die analise van gepoeierde voedsel material en verbeterde resulte kan verkry word deur die vordering in instrumentasie ontwikkeling en verbeterde monstervoorbereiding.

Le cycle de condensation/sublimation du CO2 contrôle le climat martien et forme en hiver des dépôts saisonniers glacés, contaminés en glace d’eau et en poussière. L’objectif de cette thèse est de comprendre, caractériser, et si possible quantifier les différents processus microphysiques des dépôts saisonniers durant ce cycle de condensation/sublimation à l’aide de la simulation, en laboratoire, de ces processus à l’intérieur de la cellule expérimentale CarboN-IR. La condensation de glace de CO2 polycristalline sur un régolithe minéral, la modification du régime de condensation de la glace de CO2 dans la nuit polaire en présence de gaz non condensables, la stratification de glace d’eau sur la glace de CO2 lors de la sublimation des dépôts saisonniers et la remontée d’albédo de la glace polycristalline de CO2 lors de sa sublimation au printemps sont les phénomènes ayant été reproduits avec succès dans la cellule expérimentale. La condensation de glace polycristalline de CO2 sur Mars a également été observée durant sa formation, en automne, aux latitudes plus basses que la nuit polaire à l’aide des données du spectromètre OMEGA, de la sonde Mars Express. L’objet le plus lointain du système solaire à avoir été exploré, Pluton, partage de nombreux points communs avec Mars, notamment la couverture d’une partie de sa surface par des glaces (de CH4, N2 et CO pour Pluton) en équilibre avec son atmosphère. L’évolution de ces glaces peut être considérée comme analogue en termes de processus de surface les affectant : stratification des glaces en fonction de leur volatilité lors de leur sublimation où condensation à la surface, formation de glace sous forme polycristalline,... . Les données d’imagerie hyperspectrale (LEISA) fournies par la sonde New Horizons lors de son survol de Pluton en juillet 2015 ont permis la cartographie précise des espèces chimiques présentes à sa surface, ainsi que de leur état physique, étapes préliminaires à toute interprétation géologique. / The condensation/sublimation cycle of CO2 controls the martian climate and, in winter, forms frozen seasonal deposits, contaminated with water ice and dust. This thesis’ objective is to unders- tand, characterize, and if possible, to quantify the different microphysical processes occuring in the seasonal deposits during this condensation/sublimation cycle, with the insight of experimental simulation of these processes inside the CarboN-IR experimental cell. The CO2 ice condensation in a polycristalline form on a mineral regolith, the modification of the CO2 ice condensation regime in the martian polar night due to the presence of non condensable gases, the stratification of water ice onto CO2 ice during the sublimation of the seasonal deposits and the increase of the albedo of CO2 slab ice during its springtime sublimation are all phenomena that have been reproduced successfully inside the experiemental cell. The CO2 slab ice condensation on the Martian surface has been observed during its formation, in autumn, at lower latitudes than polar night limit with hyperspectral imaging from the OMEGA spectrometer onboard of the Mars Express probe. Yet the farthest object explored in the solar system, Pluto, shares many similarities with Mars, parti- cularly a partial icy cover of its surface (of CH4, N2 and CO ices for Pluto) in equilibrium with its atmosphere. The evolution of these ices can be considered similar in terms of the surface pro- cesses affecting them : stratification of ices in function of their volatility during their sublimation or condensation at the surface, formation of slab ice ... The hyperspectral imagery data (LEISA), provided by the New Horizons probe during its Pluto’s flyby in july 2015, allowed to determine the accurate cartography of chemical species at the surface, along with their physical state - the preliminary steps of any geological interpretation.

Lors de leur formation il y a 4,6 milliards d’années, les comètes ont intégré des matériaux transformés selon les conditions physiques et dynamiques du disque d’accrétion mais aussi une part de composés issus du milieu interstellaire. Parce qu’elles ont préservé leurs propriétés, étudier les comètes permet de mieux comprendre les conditions régnant dans le disque proto-planétaire entourant le jeune Soleil à une époque qui nous est inaccessible. Cela permet également de comprendre les différentes populations de comètes, leur processus de formation, leurs évolutions dynamiques, leur activité lorsqu’elles s’approchent du Soleil ou encore leur structure.La sonde européenne Rosetta a accompagné la comète 67P/Churyumov-Gerasimenko pendant deux ans. À son bord, une dizaine d’instruments ont permis d’étudier l’évolution de son activité, les gaz, la morphologie de surface ou les poussières parmi d’autres objectifs. VIRTIS est le spectromètre visible-infrarouge de Rosetta. Sa composante d’imagerie spectrale, VIRTIS-M, permet d’avoir accès à la dimension spatiale tout en bénéficiant d’une résolution spectrale modérée tandis que VIRTIS-H est un spectromètre ponctuel bénéficiant d’une plus grande résolution spectrale. Mon travail a reposé sur le traitement et l’analyse des données de ces instruments et se découpe en deux parties concentrées sur l’étude de la surface du noyau.La première est une analyse des paramètres spectraux et photométriques : albédo, pente spectrale, direction principale de la diffusion de la lumière par les particules, rugosité macroscopique. Dans une étude globale, j’ai mis en évidence les variations spatiales de certains de ces paramètres ; comparé les résultats issus de différents modèles ainsi que des deux instruments. J’ai ensuite déterminé localement ces paramètres, soulignant des différences selon le type de terrains ciblé. Ces études permettent de mieux comprendre les mécanismes liés à l’activité (dépôt/soulèvement de poussières, altération spatiale, variations de la teneur en glace) ou aux variations des propriétés de la surface (composition, texture).Le deuxième enjeu de cette thèse était de reproduire en laboratoire les observations réalisées par VIRTIS, et ce afin d’apporter des contraintes sur la composition et la texture de la surface. En collaboration avec l’IPAG de Grenoble j’ai donc mené des expériences consistant à produire des poudres très fines constituées de matériaux similaires à ceux que l’on suspecte d’être présents sur le noyau de 67P : matière organique (imitée par un charbon), silicates (olivine) et sulfures de fer (pyrite et pyrrhotite) sont ainsi tous observés dans les comètes ou leurs analogues. Je les ai ici broyés à des échelles micrométriques à nanométriques puis j’ai réalisé des mesures en réflectance dans la même gamme spectrale que VIRTIS. J’ai pu ainsi étudier les effets provoqués par les variations de la taille des grains, de la composition ou de la texture du mélange, mettant en avant des combinaisons reproduisant le spectre moyen de la comète. De manière générale, cette étude permet de mieux comprendre l’influence de matériaux rarement étudiés comme les sulfures de fer ainsi que le comportement spectral de poudres dont la taille des grains atteint un ordre de grandeur proche de celle de la longueur d’onde, ce qui est primordial dans l’étude des surfaces cométaires. / During the Solar System formation, 4.6 billion years ago, comets accreted materials which have been transformed according to the physical and dynamical conditions of the accretion disk but also a part of components coming from the interstellar medium. By preserving a primordial composition, the study of comets allows us to better understand the conditions of the proto-planetary disk surrounding the young Sun of an epoch which is now inaccessible. Moreover, it consists also to understand the various comets populations, their formation process, dynamical and activity evolution as they inward and outward the Sun or their structure.The ESA/Rosetta mission followed the comet 67P/Churyumov-Gerasimenko during two years. A ten of instruments has been dedicated to the study of the evolution of its activity, gas release, surface morphology, dust and other objectives. VIRTIS is a visible/infrared spectrometer instrument. It is composed of VIRTIS-M, an imaging spectrometer which gives access to spatial information with moderate spectral resolution and VIRTIS-H, a point spectrometer with a higher spectral resolution. This study is based on the data analysis of VIRTIS instruments and is divided into two parts focused on the study of the nucleus surface.The first part is an analysis of the spectral and photometric parameters: albedo, spectral slope, the main direction of the light diffusion by particles, macroscopic roughness. In a global study, I highlighted the spatial variations of albedo and spectral slope; compared results derived from different models as well as from both instruments. Then, I determined these parameters locally, revealing differences between two types of terrains. This approach allows to better understand the mechanisms linked to the activity (dust drop-off/uprising, space weathering, ice content variation) and also to the surface properties (composition, texture).The second goal of the thesis is to reproduce in the laboratory the observations realized by VIRTIS to give constraints on the composition and texture of the surface. In collaboration with IPAG (Grenoble, France) I led experiments consisting of the production of very fine powders made of materials which look like those we suspect to be present on the nucleus of 67P: organic matter (mimicked by a coal), silicates (olivine) and iron sulfides (pyrite and pyrrhotite) are all observed on comets or their analogues. I ground them to micrometric to nanometric scales and I realized reflectance measurements in the same spectral range than VIRTIS. Then, I have been able to observe effects caused by the variations of the grain size, composition or texture of the mixture and to highlight combinations reproducing the mean comet VIRTIS spectrum. Finally, this work enables us understanding the influence of material poorly studied such as iron sulfides as well as the spectral behaviour of powders composed of grain sizes reaching an order of magnitude close to the wavelengths, which is essential in the study of cometary surfaces.

Les dépôts saisonniers de glace de CO2 et de H2O jouent un rôle ma jeur dans le climat actuel de Mars. Leur cycle de condensation/sublimation contrôle en grande partie les variations de la pression atmosphérique et de l'humidité. Le but de cette thèse est d'apporter de nouvelles contraintes observationnelles aux interactions surface/atmosphère pendant la phase de retrait des dépôts saisonniers nord. A partir des données proche infrarouge de l'imageur hyperspectral OMEGA (Mars Express), l'extension des glaces saisonnières de CO2 et H2O a été cartographiée du solstice d'hiver au solstice d'été. Un anneau de glace d'eau entoure systématiquement les dépôts saisonniers riches en CO2 et constitue une source importante de vapeur d'eau lors de sa sublimation. Une couche de glace d'eau recouvre progressivement la glace de CO2 , résultat de deux processus : l'accumulation de la glace d'eau contenue dans la glace de CO2 et restant en surface lorsque le CO2 se sublime, et la condensation de vapeur d'eau issue de la sublimation de l'anneau de glace d'eau. Des remontées soudaines de la signature de la glace de CO2 sont observées dans les dépressions spirales et escarpements de la calotte permanente nord, et dans le champ de dunes circumpolaires, conséquence probable d'un renforcement ponctuel des vents catabatiques par le passage de systèmes dépressionnaires. Le résultat de ces processus dynamiques est une accumulation inhomogène de givre d'eau sur la calotte permanente nord au début de l'été qui participe à l'évolution actuelle de la calotte. La connaissance de la localisation des sources de vapeur d'eau et des interactions surface/atmosphère pendant l'hiver et le printemps nord permettra d'améliorer les modèles climatiques et notre compréhension du cycle actuel de l'eau sur Mars. / Seasonal CO2 and H2O ices play a ma jor role in the current climate of Mars. Their condensation/sublimation cycle largely control the variations of atmospheric pressure and humidity. The aim of this thesis is to provide new observational constraints to the surface/atmosphere interactions during the retreat of the northern seasonal deposits. Using near infrared hyperspectral images from the OMEGA instrument (Mars Express), the extent of the seasonal CO2 and H2 O ices was mapped from winter solstice to summer solstice. A water ice annulus systematically surrounds the CO2 -rich seasonal deposits. It is an important source of water vapor during its sublimation. A water ice layer progressively covers the CO2 ice. It results from two processes : accumulation of water ice grains previously embedded into CO2 ice and laying onto the surface while CO2 ice sublimes, and condensation of water vapor coming from the sublimating water ice annulus. Sudden increases of the CO2 ice signatures are observed in the spiral troughs and scarps of the North permanent cap and in the circumpolar dark dunes field. It probably results from an enhancement of the katabatic winds due to transient low pressure systems. These dynamical processes result in an inhomogeneous accumulation of water frost onto the North permanent cap at the beginning of summer which could play a role in the present evolution of the cap. Knowledge of the water vapor sources location and of the surface/atmosphere interactions during northern winter and spring will improve climate models and our understanding of the current water cycle on Mars.

La télédétection en imagerie hyperspectrale infrarouge thermique est l'étude d'images en luminance, acquises depuis un avion ou un satellite dans le domaine spectral de l'infrarouge thermique. Ces images sont liées à l'émissivité et à la température, estimées par les méthodes de découplage température/émissivité (T/E), ainsi qu'à l'abondance, estimée par les méthodes de démélange, des matériaux présents dans la scène. Si les méthodes de découplage T/E ont été largement étudiées, les méthodes de démélange dans ce domaine spectral restent peu explorées : c'est l'objectif de cette thèse. Pour cela, nous avons mis en place trois stratégies de démélange. Dans un premier temps, le démélange est effectué sur les luminances. Cette stratégie donne globalement de bons résultats mais est relativement sensible aux variations spatiales de la température. La deuxième stratégie, démélangeant à partir des estimations d'émissivité des méthodes de découplage T/E, s'affranchit de cette variation spatiale mais donne des résultats plus bruités. Enfin, une méthode de démélange basée sur l'estimation conjointe de la température et des abondances a été élaborée. Cette méthode s'appelle Thermal Remote sensing Unmixing for Subpixel Temperature (TRUST) et donne de meilleurs résultats que la première stratégie tout en étant robuste aux variations spatiales de la température. / Thermal hyperspectral remote sensing provides information about materials from the measured radiance image. It is achieved using temperature and emissivity separation (TES) methods, estimating the emissivity and the temperature of the materials, and using unmixing methods, estimating their abundances. TES methods have been well investigated while too few studies have been working on unmixing in thermal infrared domain : this is the objective of this PhD. Therefore, three strategies have been studied. First, the unmixing is applied on radiance. It achieves good results but depends on the spatial variation of temperature. Applying the unmixing on the emissivities, estimated using the TES methods, gets rid of the spatial variation of temperature but provides a noisy abundance estimation. Eventually, a new method called Thermal Remote sensing Unmixing for Subpixel Temperature (TRUST) is designed to jointly estimate the abundance and the temperature of materials within the pixels. It gives better results than the first strategy and is more robust to spatial variation of temperature.

Le travail dans cette thèse porte sur le problème de détection «one among many» où l’on doit distinguer entre un bruit sous H0 et une parmi L alternatives connues sous H1. Ce travail se concentre sur l’étude et la mise en œuvre de méthodes de détection robustes de dimension réduite utilisant des dictionnaires optimisés. Ces méthodes de détection sont associées au test de Rapport de Vraisemblance Généralisé. Les approches proposées sont principalement évaluées sur des données hyperspectrales. Dans la première partie, plusieurs sujets techniques associés à cette thèse sont présentés. La deuxième partie met en évidence les aspects théoriques et algorithmiques des méthodes proposées. Deux inconvénients liés à un grand nombre d’alternatives se posent. Dans ce cadre, nous proposons des techniques d’apprentissage de dictionnaire basées sur un critère robuste qui cherche à minimiser la perte de puissance dans le pire des cas (type minimax). Dans le cas où l’on cherche un dictionnaire à K = 1 atome, nous montrons que la solution exacte peut être obtenue. Ensuite, nous proposons dans le cas K > 1 trois algorithmes d’apprentissage minimax. Finalement, la troisième partie de ce manuscrit présente plusieurs applications. L’application principale concerne les données astrophysiques hyperspectrales de l’instrument Multi Unit Spectroscopic Explorer. Les résultats numériques montrent que les méthodes proposées sont robustes et que le cas K > 1 permet d’augmenter les performances de détection minimax par rapport au cas K = 1. D’autres applications possibles telles que l’apprentissage minimax de visages et la reconnaissance de chiffres manuscrits dans le pire cas sont présentées. / This Ph.D dissertation deals with a "one among many" detection problem, where one has to discriminate between pure noise under H0 and one among L known alternatives under H1. This work focuses on the study and implementation of robust reduced dimension detection tests using optimized dictionaries. These detection methods are associated with the Generalized Likelihood Ratio test. The proposed approaches are principally assessed on hyperspectral data. In the first part, several technical topics associated to the framework of this dissertation are presented. The second part highlights the theoretical and algorithmic aspects of the proposed methods. Two issues linked to the large number of alternatives arise in this framework. In this context, we propose dictionary learning techniques based on a robust criterion that seeks to minimize the maximum power loss (type minimax). In the case where the learned dictionary has K = 1 column, we show that the exact solution can be obtained. Then, we propose in the case K > 1 three minimax learning algorithms. Finally, the third part of this manuscript presents several applications. The principal application regards astrophysical hyperspectral data of the Multi Unit Spectroscopic Explorer instrument. Numerical results show that the proposed algorithms are robust and in the case K > 1 they allow to increase the minimax detection performances over the K = 1 case. Other possible applications such as worst-case recognition of faces and handwritten digits are presented.

La microscopie en champ proche optique permet d'analyser les phénomènes optiques avec une résolution spatiale sublongueur d'onde comme par exemple la localisation et la propagation de la lumière dans des cristaux photoniques. D'une manière générale, les méthodes de microscopie en champ proche optique reposent sur le positionnement à l'échelle nanométrique d'une sonde locale à proximité de l'échantillon à analyser, puis sur la détection du signal diffusé et collecté lors du balayage de la sonde. En fonction du type de détection optique mise en oeuvre ou du type de sonde utilisée, les grandeurs physiques communément accessibles par ces méthodes sont les distributions spatiales de l'amplitude et de la phase ou de l'intensité des composantes électriques ou magnétiques du champ sondé.Ce travail de thèse est consacré à la mise en place d'une détection hyperstectrale en champ proche optique dans le but de comprendre et de caractériser, à des échelles sublongueurs d'onde, les propriétés spectrales et spatiales de systèmes optiques miniaturisés. L'imagerie hyperstectrale fournit en une seule acquisition, une série d'image à chaque longueur d'onde dans les gammes spectrales visibles, infrarouges et aux longueurs d'onde des télécommunications optiques. Cette nouvelle technique d'imagerie a permis l'observation, sur une large bande spectrale, de phénomènes électromagnétiques dépendant de la longueur d'onde tels que les effets superprisme et mirage dans les cristaux photoniques et la mise en forme de faisceaux de Bessel plasmoniques / The scanning near-field optical microscopy (SNOM) is used to analyze optical phenomena at the sub-wavelength scale such as light localization and propagation in photonic crystals or plasmonic devices. In any case, SNOM experiments rely on the positioning of a local probe in the optical near field of a given structure and on the detection of the surrounding evanescent waves. Depending on the nature of the probe or on the optical detection method, the detected physical properties are the spatial distributions of the amplitude and phase or the intensity of the electric and magnetic components of the probed field. We present here the implementation of an innovative hyperspectral near-field imaging method which aims to detect both spectral and spatial properties of an optical nanosystem at the subwavelength scale. The presented method provides a batch of images over a broad spectral range at visible; near-infrared and telecommunication wavelengths. Using this technique, we report here the near-field observations through the spectrum of the emblematic electromagnetic phenomena involved in photonic crystals and plasmonics such as light waveguiding, trapping or beam shaping

Les problèmes inverses en traitement d'images peuvent être résolus en utilisant des méthodes variationnelles classiques, des approches basées sur l'apprentissage profond, ou encore des stratégies bayésiennes. Bien que différentes, ces approches nécessitent toutes des algorithmes d'optimisation efficaces. L'opérateur proximal est un outil important pour la minimisation de fonctions non lisses. Dans cette thèse, nous illustrons la polyvalence des algorithmes proximaux en les introduisant dans chacune des trois méthodes de résolution susmentionnées.Tout d'abord, nous considérons une formulation variationnelle sous contraintes dont la fonction objectif est composite. Nous développons PIPA, un nouvel algorithme proximal de points intérieurs permettant de résoudre ce problème. Dans le but d'accélérer PIPA, nous y incluons une métrique variable. La convergence de PIPA est prouvée sous certaines conditions et nous montrons que cette méthode est plus rapide que des algorithmes de l'état de l'art au travers de deux exemples numériques en traitement d'images.Dans une deuxième partie, nous étudions iRestNet, une architecture neuronale obtenue en déroulant un algorithme proximal de points intérieurs. iRestNet nécessite l'expression de l'opérateur proximal de la barrière logarithmique et des dérivées premières de cet opérateur. Nous fournissons ces expressions pour trois types de contraintes. Nous montrons ensuite que sous certaines conditions, cette architecture est robuste à une perturbation sur son entrée. Enfin, iRestNet démontre de bonnes performances pratiques en restauration d'images par rapport à une approche variationnelle et à d'autres méthodes d'apprentissage profond.La dernière partie de cette thèse est consacrée à l'étude d'une méthode d'échantillonnage stochastique pour résoudre des problèmes inverses dans un cadre bayésien. Nous proposons une version accélérée de l'algorithme proximal de Langevin non ajusté, baptisée PP-ULA. Cet algorithme est incorporé à un échantillonneur de Gibbs hybride utilisé pour réaliser la déconvolution et la segmentation d'images ultrasonores. PP-ULA utilise le principe de majoration-minimisation afin de gérer les distributions non log-concaves. Comme le montrent nos expériences réalisées sur des données ultrasonores simulées et réelles, PP-ULA permet une importante réduction du temps d'exécution tout en produisant des résultats de déconvolution et de segmentation très satisfaisants. / Inverse problems in image processing can be solved by diverse techniques, such as classical variational methods, recent deep learning approaches, or Bayesian strategies. Although relying on different principles, these methods all require efficient optimization algorithms. The proximity operator appears as a crucial tool in many iterative solvers for nonsmooth optimization problems. In this thesis, we illustrate the versatility of proximal algorithms by incorporating them within each one of the aforementioned resolution methods.First, we consider a variational formulation including a set of constraints and a composite objective function. We present PIPA, a novel proximal interior point algorithm for solving the considered optimization problem. This algorithm includes variable metrics for acceleration purposes. We derive convergence guarantees for PIPA and show in numerical experiments that it compares favorably with state-of-the-art algorithms in two challenging image processing applications.In a second part, we investigate a neural network architecture called iRestNet, obtained by unfolding a proximal interior point algorithm over a fixed number of iterations. iRestNet requires the expression of the logarithmic barrier proximity operator and of its first derivatives, which we provide for three useful types of constraints. Then, we derive conditions under which this optimization-inspired architecture is robust to an input perturbation. We conduct several image deblurring experiments, in which iRestNet performs well with respect to a variational approach and to state-of-the-art deep learning methods.The last part of this thesis focuses on a stochastic sampling method for solving inverse problems in a Bayesian setting. We present an accelerated proximal unadjusted Langevin algorithm called PP-ULA. This scheme is incorporated into a hybrid Gibbs sampler used to perform joint deconvolution and segmentation of ultrasound images. PP-ULA employs the majorize-minimize principle to address non log-concave priors. As shown in numerical experiments, PP-ULA leads to a significant time reduction and to very satisfactory deconvolution and segmentation results on both simulated and real ultrasound data.

Hyperspectral imaging is an expanding topic within the field of computer vision, that uses images of high spectral granularity. Contrastive learning is a discrim- inative approach to self-supervised learning, a form of unsupervised learning where the network is trained using self-created pseudo-labels. This work com- bines these two research areas and investigates how a pretrained network based on contrastive learning can be used for hyperspectral images. The hyperspectral images used in this work are generated from simulated RGB images and spec- tra from a spectral library. The network is trained with a pretext task based on data augmentations, and is evaluated through transfer learning and fine-tuning for a downstream task. The goal is to determine the impact of the pretext task on the downstream task and to determine the required amount of labelled data. The results show that the downstream task (a classifier) based on the pretrained network barely performs better than a classifier without a pretrained network. In the end, more research needs to be done to confirm or reject the benefit of a pretrained network based on contrastive learning for hyperspectral images. Also, the pretrained network should be tested on real-world hyperspectral data and trained with a pretext task designed for hyperspectral images.

To prevent further brain tumour growth, malignant tissue should be removed as completely as possible in neurosurgical operations. Therefore, differentiation between tumour and brain tissue as well as detecting functional areas is very important. Hyperspectral imaging (HSI) can be used to get spatial information about brain tissue types and characteristics in a quasi-continuous reflection spectrum. In this paper, workflow and some aspects of an adapted hardware system for intraoperative hyperspectral data acquisition in neurosurgery are discussed. By comparing an intraoperative with a laboratory setup, the influences of the surgical microscope are made visible through the differences in illumination and a pixel- and wavelength-specific signal-to-noise ratio (SNR) calculation. Due to the significant differences in shape and wavelength-dependent intensity of light sources, it can be shown which kind of illumination is most suitable for the setups. Spectra between 550 and 1,000 nm are characterized of at least 40 dB SNR in laboratory and 25 dB in intraoperative setup in an area of the image relevant for evaluation. A first validation of the intraoperative hyperspectral imaging hardware setup shows that all system parts and intraoperatively recorded data can be evaluated. Exemplarily, a classification map was generated that allows visualization of measured properties of raw data. The results reveal that it is possible and beneficial to use HSI for wavelength-related intraoperative data acquisition in neurosurgery. There are still technical facts to optimize for raw data detection prior to adapting image processing algorithms to specify tissue quality and function.:Abstract Introduction Materials and methods (Clinical workflow and setup for hyperspectral imaging process, Characteristics of the lighting, Characteristics of the hyperspectral imaging camera, Spectral data acquisition and raw data pre-processing in neurosurgery, Spectral data evaluation) Results (Spectral characteristics of the lighting, SNR of the HSI camera, Data acquisition and raw data preprocessing during neurosurgical operation, Spectral data evaluation) Discussion Conclusions