Return to search

Acquisition et extraction d'information des images polarimétriques actives.

L'imagerie d'OSC ("Orthogonal State Contrast") est un mode d'imagerie polarimé- trique active qui consiste à illuminer la scène avec une lumière polarisée et à analyser le signal rétro-diffusé dans deux états de polarisation orthogonaux. Elle permet de mettre en évidence des contrastes qui ne sont pas présents dans les images d'intensité classiques. Les applications sont très nombreuses en télédétection, dans le domaine biomédical ou pour la vision à travers les milieux diffusants. L'objectif de cette thèse était de concevoir un instrument et de caractériser ses capacités en terme d'acquisition et de traitement de l'information. Nous avons réalisé et validé un système d'acquisition simple et robuste permettant de faire l'image simultanée des deux états de polarisation. Cette architecture permet d'atteindre des limites fondamentales fixées par le bruit de détecteur, le bruit de photons ou la non-uniformité spatiale et temporelle de l'illumination. Nous avons montré expérimentalement son apport pour l'imagerie de cibles mobiles ou à travers un milieu turbulent. Pour évaluer les capacités de ce mode d'imagerie, nous avons déterminé les algorithmes d'estimation et caractérisé leurs précisions en fonction du type de bruit prédominant grâce à la borne de Cramer-Rao. Dans un deuxième temps, nous avons étudié les performances de détection de cible en fonction de la non-uniformité de l'illumination. Enfin, d'une manière plus générale, nous nous sommes intéressés à la maximisation du contraste dans une image polarimétrique scalaire. Nous avons proposé une méthode d'optimisation conjointe des états de polarisation d'illumination et d'analyse qui présente des perspectives prometteuse pour l'amélioration des imageurs de Mueller.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00483072
Date26 October 2009
CreatorsBénière, Arnaud
PublisherUniversité Paris Sud - Paris XI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0049 seconds