Soutenance de thèse : Antonio LORENTE MUR

Single-pixel imaging : compressed video acquisition and reconstruction using Deep learning

Doctorant : Antonio LORENTE MUR

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA160 : Électronique, Électrotechnique, Automatique

La caméra mono-pixel est une caméra qui permet de faire l'acquisition d'images bidimensionnelles à partir d'un capteur ponctuel. Elle mesure au niveau du détecteur le produit scalaire d'image de la scène avec des fonctions définies par l'utilisateur. L'image est alors récupérée par le biais d'algorithmes de reconstruction dédiés. La caméra mono-pixel peut être utilisée dans des problèmes d'imagerie où il serait impossible d'utiliser des méthodes d'imagerie conventionnelle par matrice de capteurs. En particulier, la caméra mono-pixel peut être couplée avec un spectromètre pour en faire une caméra hyperspectrale. De telles caméras mono-pixel permettent notamment de réaliser l'analyse de la signature spectrale de certaines molécules. La principale limitation de l'imagerie mono-pixel sont les temps d'acquisition et de reconstruction, qui sont trop lents pour l'application en temps réel. L'objectif de cette thèse est la réalisation d'algorithmes de reconstruction et de sous- échantillonage pour permettre l'acquisition et reconstruction d'images à hautes fréquences. Dans cette thèse nous avons étudié l'usage d'algorithmes d'apprentissage profond en imagerie mono-pixel. Nous avons introduit l'usage de solutions de régularisation généralisée de Tikhonov dans des reconstructeurs par réseaux de neurones dans le but de les appliquer à des données expérimentales. Puis, nous avons développé des architectures de réseaux neuronaux qui combinent des réseaux neuronaux avec l'algorithme d'espérance-maximisation afin d'estimer le maximum à posteriori de notre problème inverse. Enfin, nous avons étudié des schémas de sous-échantillonage évoluant au cours du temps selon l'évolution prédite au cours du temps de la variance. Nous avons combiné ce sous-échantillonage avec des schémas de reconstruction prenant en compte les frames reconstruites précédemment pour estimer la frame actuelle. Par rapport aux approches classiques, notre approche permet l'acquisition et la reconstruction en temps réel, avec une cadence de 10 images par seconde. Enfin, nous avons montré l'application des méthodes proposées à des données issues d'une caméra mono-pixel hyperspectrale.