Imagerie polarimétrique basée sur un capteur à micro-grilles : caractérisation et détection des erreurs dues aux fluctuations spatiales

Polarimetric imaging based on a microgrid sensor : characterization and detection of errors due to spatial fluctuations

• Auteur / Autrice : Benjamin Le teurnier
• Direction : François Goudail
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 13/12/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Charles Fabry (Palaiseau, Essonne ; 1998-....) - Laboratoire Charles Fabry / Imagerie et Information
• Partenaire(s) de recherche : référent : Institut d'optique Graduate school (Palaiseau, Essonne ; 1920-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Vincent Devlaminck
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Goudail, Samia Ainouz, Laurent Bigué, Elise Colin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Samia Ainouz, Laurent Bigué

Mots clés

Mots clés contrôlés

Polarisation (lumière)

Imagerie (technique)

Traitement d'images

Mots clés libres

Traitement d'images

Systèmes d'imagerie

Polarisation de la lumière

Polarization of light

Imaging systems

Image processing

Résumé

Cette thèse porte sur l'étude de capteurs polarimétriques à division de plan focal (DoFP pour ``Division of Focal Plane'') qui permettent de réaliser l'analyse de l'état de polarisation en un nombre restreint d'acquisitions. Pour cela, les différents pixels du capteur réalisent différentes analyses de l'état de polarisation ce qui permet, en une seule acquisition, de récolter plusieurs informations différentes sur l'état de polarisation. L'inconvénient d'un tel capteur est que les différentes informations nécessaires à l'analyse de la polarisation en un point de la scène sont réalisées par différents pixels. Ces différents pixels n'ayant pas exactement le même champ de vue sur la scène, les fluctuations spatiales de l'état de polarisation vont perturber l'estimation. L'objectif de cette thèse est de caractériser l'influence des fluctuations spatiales de la scène sur l'estimation et de proposer une méthode de détection des zones de l'image où ces fluctuations perturbent significativement l'estimation.On commence, dans le Chapitre 1, par introduire les éléments théoriques utilisés au cours de cette thèse, dont le formalisme de Stokes permettant de décrire la polarisation telle qu'on l'utilise pour décrire les systèmes d'imagerie polarimétrique. On introduit également les notions sur la théorie de l'estimation qui nous seront nécessaires.On décrit ensuite au Chapitre 2 les différents bancs expérimentaux mis en œuvre. La première expérimentation a servi à réaliser la calibration du capteur DoFP utilisé. On présente ensuite deux bancs d'imagerie polarimétrique permettant d'obtenir des images non perturbées par les fluctuations spatiales de la scène et donc servant de référence. Ces systèmes utilisent des acquisitions successives pour réaliser les différentes analyses de l'état de polarisation. Ce principe est appelé imagerie à division en temps (DoT pour ``Division of Time'').Pour comprendre précisément l'influence des fluctuations spatiales des différents paramètres polarimétriques sur l'estimation réalisée à partir du capteur DoFP ainsi que leur importance relative, on développe au Chapitre 3 un modèle théorique des erreurs d'estimation dues aux fluctuations spatiales de la scène. Ce modèle est validé par des observations réalisées à l'aide des bancs expérimentaux mentionnés précédemment. On en déduit notamment que les variations d'intensité sont la source des erreurs d'estimation les plus importantes.Plutôt que de chercher à corriger ces erreurs, on propose au Chapitre 4 une méthode permettant d'obtenir une carte des zones de l'image où l'estimation peut être jugée non fiable à cause des fluctuations spatiales de la scène. Cette méthode consiste à détecter les zones de l'image pour lesquelles les fluctuations de la scène sont plus importantes que le niveau de bruit et conduisent donc à des erreurs d'estimation plus importantes que l'incertitude due au bruit.Enfin, le Chapitre 5 porte sur un cas d'application des méthodes développées précédemment. On y étudie une méthode de calibration d'un retardateur placé devant la caméra DoFP. La présence de ce retardateur permet d'étendre les capacités d'analyse du capteur DoFP. En effet, le capteur DoFP seul ne peut analyser que l'état de la polarisation linéaire. Pour analyser la composante circulaire de la polarisation, il faut ajouter un retardateur devant la caméra. On montre dans ce chapitre qu'une méconnaissance de la retardance de ce retardateur peut conduire à un biais d'estimation significatif. La méthode de calibration décrite ici permet d'estimer la retardance en même temps que l'état de polarisation et donc d'annuler ce biais d'estimation. On montre que l'utilisation de la carte d'erreur développée au Chapitre 4 permet de réaliser cette calibration de manière fiable même sur une scène réelle comprenant de nombreuses fluctuations spatiales.

This thesis deals with the study of a recently developed polarimetric sensor that allows the analysis of the polarization state within a limited number of acquisitions. This sensor is able to carry out division of focal plane imaging (DoFP for ``Division of Focal Plane''). To do this, the different pixels of the sensor perform different analyses of the polarization state. This makes it possible to collect several different pieces of information on the polarization state within a single acquisition. As a drawback, the different information necessary for the analysis of the polarization at one point in the scene is measured by different pixels. Since these different pixels do not exactly have the same field of view on the scene, the spatial fluctuations of the polarization state will disturb the estimation. The objective of this thesis is to characterize the influence of the spatial fluctuations of the scene on the estimation and to propose a method to detect the areas of the image where these fluctuations significantly perturb the estimation.Chapter 1 begins by introducing the theoretical elements used in this thesis, including the Stokes formalism for describing polarization as it is used to describe polarimetric imaging systems. We also introduce the notions of estimation theory that will be needed.Chapter 2 then describes the different experimental setups used. The first experiment was used to calibrate the DoFP sensor. We then present two polarimetric imaging setups that allow us to obtain images that are not perturbed by the spatial fluctuations of the scene and that can therefore be used as a reference. These systems use successive acquisitions to perform the different analyses of the polarization state. This principle is called time division imaging (DoT for ``Division of Time'').In order to understand precisely the influence of the spatial fluctuations of the different polarimetric parameters on the estimation made from the DoFP sensor, as well as their relative importance, a theoretical model of the estimation errors due to the spatial fluctuations of the scene is developed in Chapter 3. This model is validated by observations made with the experimental setups mentioned above. We deduce that intensity variations are the source of the most important estimation errors.Rather than trying to correct these errors, we propose in Chapter 4 a method to obtain a map of the areas within the image where the estimation can be considered unreliable because of the spatial fluctuations of the scene. This method consists in detecting the areas of the image for which the fluctuations of the scene are more important than the noise level and thus lead to estimation errors that are more important than the uncertainty due to the noise.Finally, Chapter 5 deals with an application of the methods developed previously. We study a calibration method for a retarder placed in front of the DoFP camera. The presence of this retarder extends the analysis capabilities of the DoFP sensor. Indeed, the DoFP sensor alone can only analyze the linear polarization state. To analyze the circular component of the polarization, a retarder must be added in front of the camera. We show in this chapter that a lack of knowledge of the retarder's retardance can lead to a significant estimation bias. The calibration method described here makes it possible to estimate the retardance at the same time as the polarization state and thus to cancel this estimation bias. We show that the use of the error map developed in Chapter 4 allows us to perform this calibration in a reliable way even on a real scene with many spatial fluctuations.