Solutions algorithmiques pour des applications d'acquisition parcimonieuse en bio-imagerie optique
Auteur / Autrice : | Yoann Le Montagner |
Direction : | Elsa D. Angelini, Jean-Christophe Olivo-Marin |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Signal et images |
Date : | Soutenance le 12/11/2013 |
Etablissement(s) : | Paris, ENST |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....) |
Jury : | Président / Présidente : Béatrice Pesquet-Popescu |
Examinateurs / Examinatrices : Caroline Chaux | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Rémi Gribonval, Dimitri Van De Ville |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Ces dernières années, la théorie mathématique de l'échantillonnage compressé (CS) a émergé en tant que nouvel outil en traitement d'images, permettant notamment de dépasser certaines limites établies par la théorie de l'échantillonnage de Nyquist. En particulier, la théorie du CS établit qu'un signal (une image, une séquence vidéo, etc.) peut être reconstruit à partir d'un faible nombre de mesures linéaires non-adaptatives et aléatoires, pourvu qu'il présente une structure parcimonieuse. Dans la mesure où cette hypothèse se vérifie pour une large classe d'images naturelles, plusieurs applications d'imagerie ont d'ores-et-déjà bénéficié à des titres divers des résultats issus de cette théorie. Le but du travail doctoral présent est d'étudier comment la théorie du CS - et plus généralement les idées et méthodes en relation avec les problèmes de reconstruction de signaux parcimonieux - peuvent être utilisés pour concevoir des dispositifs d'acquisition optiques à haute-résolution spatiale et temporelle pour des applications en imagerie biologique. Nous étudions tout d'abord quelques questions pratiques liées à l'étape de reconstruction nécessairement associée aux systèmes d'acquisition exploitant le CS, ainsi qu'à la sélection des paramètres d'échantillonnage. Nous examinons ensuite comment le CS peut être utilisé dans le cadre d'applications d'échantillonnage de signaux vidéo. Enfin, avec dans l'idée l'utilisation dans des problèmes de débruitage de méthodes inspirées du CS, nous abordons la question de l'estimation d'erreur dans les problèmes de débruitage d'images acquises en conditions de faible luminosité, notamment dans le cadre d'applications de microscopie.