Applications du Compressed Sensing à l'imagerie biologique de microscopie

par Marcio de Moraes Marim

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Jean-Christophe Olivo-Marin et de Elsa Angelini.

Soutenue en 2011

à Paris, Télécom ParisTech .


  • Résumé

    La technique d'acquisition compressée (CS) est une nouvelle théorie pour l'échantillonnage permettant l'acquisition efficace de signaux compressibles. Dans cette thèse, nous avons étudié des applications pratiques du CS, où les acquisitions sont réalisées dans le domaie de Fourier, menant aux deux principales contributions suivantes: (1) Débruitage d'image: Les images microscopiques présentent souvent des dégradations associées à du bruit ou des mauvaises conditions d'éclairage. Notre travail a consisté à exploiter le CS comme un outil de débruitage d'image. Nous avons utilisé plusieurs acquisitions aléatoires dans le domaine de Fourier, et la variation totale comme un a priori sur la parcimonie spatiale. Sous réserve de pouvoir acquérir l'image dans le domaine de Fourier, le schéma de débruitage proposé fournirait une méthode d'acquisition rapide et réduisant les effets de photoblanchiment. (2) CS en microscopie holographique : En microscopie, les données en sortie deviennent considérables, impliquant notamment l'utilisation de capteurs haute-définition et l'augmentation des temps d'acquisition. La théorie de l'acquisition compressée fournit des outils pour la reconstruction d'images, nécessitant moins d'échantillons que les approches classiques. Nous avons proposé un schéma d'acquisition compressée pratique, conçu pour l'holographie numérique. Ce schéma permet de mesurer une figure de diffraction du champ optique et reconstruire images de haute qualité à partir de seulement 7% de mesures aléatoires. L'expérience d'acquisition compressée a été étendue avec succès à l'holographie compressée rapide à acquisition unique et dans des conditions d'éclairage faible.

  • Titre traduit

    A compressed sensing framework for biological microscopy


  • Résumé

    Compressed sensing (CS) is a new sampling theory that was recently introduced for efficient acquisition of compressible signals. In this thesis, we have studied practical applications of the Fourier-based CS sampling theory for biological microscopy imaging, with Iwo main contributions: (1) Image denoising: microscopie images suffer from complex artifacts associated with noise and non-perfect illumination conditions. In this work, we have exploited the CS theory as an image denoising tool, using multiple random undersampling in the Fourier domain and the Total Variation as a spatial sparsity prior. Compounding of images reconstructed from multiple sets of random measurements enforce spatial coherence of meaningful signal components and decorrelate noisy components. If Fourier-domain image point acquisitions were feasible, the proposed denoising could be used as a fast acquisition scheme which would en able to reduce exposition times, and reduce the photobleaching effects. (2) Compressed digital holographie microscopy: high data throughput is becoming increasingly important in microscopy, with high-resolution cameras (i. E. Large numbers of samples per acquisition) and long observation times. The compressed sensing theory provides a framework to reconstruct images from fewer samples than traditional acquisition approaches. We have proposed a real CS acquisition scheme for digital holographie microscopy, acquiring a diffraction map 0 the optical field and recovering high quality images from as little as 7% of random measurements. The CS acquisition setup was successfully extended to high speed low-light single-shot off-axis holography.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XVI-184 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 135 réf. bibliogr. Résumé en français et en anglais

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 7.345 MORA
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