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Thèse Année : 2017

Single-pixel Imaging: development and applications of adaptive methods

Imagerie mono-pixel: développement et applications de méthodes adaptatives

Résumé

Single-pixel imaging is a recent paradigm allowing the acquisition of images at a reasonably low cost. The architecture of a single-pixel camera consists of only two elements, a spatial light modulator and a single point detector. The key idea is to modulate the scene under view –the image– with a user-defined pattern and collect the corresponding measurement at the single detector. Post-processing a sequence of measurements obtained with different patterns allows one to restore the desired image.The single point detector provides single-pixel imaging with several advantages, which are of interest for the biomedical field. In particular, a low-cost time-resolved single-pixel imaging system benefits to fluorescence lifetime sensing. Such a setup can be coupled to a spectrometer to supplement lifetime with spectral information. However, the main limitation of the single-pixel camera is the speed of the acquisition and/or image restoration that is, as of today, not compatible with real-time applications.The goal of this thesis is to develop fast acquisition/restoration schemes for single-pixel camera targeting medical applications. First, a new acquisition strategy based on wavelet compression algorithms is reported. It is shown that this approach can accelerate significantly image recovery compared to conventional schemes belonging to the compressive sensing framework. Second, a technique is proposed to alleviate an experimental positivity constraint on the patterns. With respect to the classical approach, the proposed non-negative matrix factorization based technique permits to divide by two the number of patterns sent to the spatial light modulator, hence dividing the overall acquisition time by two. Finally, the applicability of these techniques for medical imaging is demonstrated for multispectral and/or time-resolved measurements.
L’imagerie mono-pixel est un concept récent qui permet l'obtention d'images à un coût relativement faible par une compression des données durant l'acquisition. L'architecture d'une caméra mono-pixel comprend seulement deux éléments, un modulateur spatial de la lumière et un détecteur ponctuel. L'idée est de mesurer, au niveau du détecteur, la projection de la scène observée –l'image– avec un certain motif. Le post-traitement d'une séquence de mesures obtenues avec différents motifs permet de restaurer l'image de la scène.L'imagerie mono-pixel possède plusieurs avantages qui sont d'un intérêt pour différentes applications, en particulier dans le domaine biomédical. Par exemple, une caméra mono-pixel résolue en temps bas coût est bénéfique pour l'imagerie de temps de vie de fluorescence. Un tel système peut également être couplé à un spectromètre afin de compléter le temps de vie avec une information spectrale. Cependant, la limite principale de l'imagerie mono-pixel est la vitesse d'acquisition et/ou de l'étape de restauration d'image qui est, à ce jour, non compatible avec des applications temps réel.Le but de cette thèse est de développer des méthodes rapides d'acquisition et de restauration des images à visée d'applications biomédicales. Tout d'abord, une stratégie d'acquisition basée sur les algorithmes de compression dans le domaine ondelettes est proposée. Celle-ci accélère le temps de restauration de l'image par rapport aux schémas d'acquisition classiques basés sur l'acquisition comprimée. Dans un second temps, une nouvelle méthode pour lever une contrainte expérimentale de positivité sur les motifs est détaillée. Comparée aux approches classiques, cette méthode basée sur une factorisation en matrices non-négatives permet de diviser par deux le nombre de motifs envoyés au modulateur spatial de la lumière, entrainant ainsi une division par deux du temps d'acquisition total. Enfin, l'applicabilité de ces techniques est démontrée pour de l'imagerie multispectrale et/ou résolue en temps, modalités courantes dans le domaine biomédical.
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Dates et versions

tel-01717619 , version 1 (26-02-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01717619 , version 1

Citer

Florian Rousset. Single-pixel Imaging: development and applications of adaptive methods. Signal and Image Processing. Université de Lyon; Politecnico di Milano, 2017. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01717619⟩
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