Thèse soutenue

Conception conjointe combinaison optique / traitement : Une nouvelle approche de la conception optique de haut niveau
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Auteur / Autrice : Alice Fontbonne
Direction : François Goudail
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique
Date : Soutenance le 01/12/2021
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Imagerie et Information
référent : Institut d'optique Graduate school (Palaiseau, Essonne ; 1920-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
Laboratoire : Laboratoire Charles Fabry / Imagerie et Information
Jury : Président / Présidente : Anne Sentenac
Examinateurs / Examinatrices : Éric Thiébaut, Simon Thibault, Pauline Trouvé
Rapporteurs / Rapporteuses : Éric Thiébaut, Simon Thibault

Résumé

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Aujourd’hui, la plupart des systèmes d’imagerie sont constitués d’un système optique complexe, d’un détecteur et d’un traitement numérique. De manière conventionnelle, ces blocs sont optimisés séparément les uns des autres, avec des critères différents. Cette thèse étudie la possibilité d’optimiser conjointement les paramètres de l’optique et du traitement numérique, méthode désignée par le terme de co-conception. Une première approche de la co-conception consiste en l’utilisation de masques de phase co-optimisés pour augmenter la profondeur de champ d’un système d’imagerie. Cette thèse met en évidence expérimentalement que les masques optimisés avec le modèle générique utilisé ont exactement les performances souhaitées. Il est également montré que ces masques sont robustes à une faible quantité d’aberration optique, et à leur utilisation avec un spectre large grâce au moyennage spectral. Le second objectif de cette thèse est de développer et de comparer des méthodes de co-conception de systèmes optiques plus complexes en utilisant un logiciel de conception de systèmes optiques professionnel. En comparant une méthode d’optimisation conventionnelle, une méthode prenant en compte de manière implicite le traitement numérique appliqué à l’image et une méthode prenant en compte de manière explicite le traitement dans le critère d’optimisation, on montre que la méthode de co-optimisation la plus efficace est celle prenant en compte le traitement numérique de manière explicite. Les résultats obtenus peuvent être améliorés a posteriori en utilisant une déconvolution par zones, une méthode de restauration permettant de prendre en compte la variation spatiale de la PSF dans le champ, et ainsi de compenser en partie les inhomogénéités de performances dans le champ dues au système d'imagerie seul. On montre qu’utiliser un faible nombre de zones de déconvolution suffit à restaurer les images de systèmes co-conçus alors qu’un algorithme plus élaboré doit être utilisé pour un système conventionnel.