Cubes hyperspectraux d'imageurs à transformée de Fourier

par Varvara Chiliaeva

Projet de thèse en Optique et photonique

Sous la direction de Nicolas Guerineau, François Goudail et de Andres Almansa.

Thèses en préparation à université Paris-Saclay , dans le cadre de École doctorale Ondes et Matière , en partenariat avec Laboratoire Charles Fabry (Palaiseau, Essonne ; 1998-....) (laboratoire) et de Institut d'optique Graduate school (Palaiseau, Essonne) (référent) depuis le 13-01-2020 .


  • Résumé

    L'imagerie hyperspectrale est la combinaison de l'imagerie et de la spectrométrie. Elle permet d'obtenir un spectre à chaque pixel de l'image. Une caméra couleur traditionnelle est sensible à trois bandes (le rouge, le vert et le bleu) tandis qu'une camera hyperspectrale est sensible à une ou plusieurs centaines de bandes spectrales. Un cube de données est ainsi obtenu avec une dimension spectrale en plus de deux dimensions spatiales. Les applications et enjeux sont nombreux, allant de l'analyse de l'environnement (analyse de la végétation, détection d'anomalies…) à l'astronomie (détermination de la composition chimique et de la vitesse de corps observés) en passant par la biologie (imagerie de fluorescence ou Raman). La technique d'imagerie hyperspectrale choisie à l'ONERA est basée sur de l'interférométrie optique. Le signal acquis est un interférogramme et son inversion, par une transformée de Fourier, permet de reconstruire le spectre de chaque pixel. Pour l'imagerie hyperspectrale dans l'infrarouge, cette technique est avantageuse et améliore le rapport signal sur bruit au niveau du détecteur car elle permet de collecter davantage de flux lumineux que les imageurs hyperspectraux, à prismes ou à réseaux de diffractions. Plusieurs instruments de ce type ont été développés à l'ONERA, permettant d'effectuer de l'imagerie depuis le sol (instrument SIBI [1] par exemple), depuis les airs (SIELETERS [2]), et des applications satellitaires sont envisageables [3]. Pour les imageurs de l'ONERA, les cubes hyperspectraux sont acquis en mode à trame défilante, c'est-à-dire que l'interféromètre de l'instrument est statique mais que la scène défile sous l'instrument. Le signal instantané est constitué d'une image modulée par des franges d'interférence et le spectre est reconstitué à partir d'une séquence de ces images en utilisant un modèle d'inversion. À côté des qualités soulignées plus haut, ce dispositif de mesure souffre de plusieurs sources d'imperfections identifiées au cours des travaux menés précédemment. Par exemple, la formation de l'image et celle des franges sont intimement mêlées : il n'existe pas de solution dans la littérature pour séparer exactement la composante spatiale de la composante spectrale. La thèse porte sur l'évaluation des limites de la mesure – limites intrinsèques à la méthode et limites instrumentales - ainsi que sur les moyens permettant de les compenser. L'étudiant travaillera tout d'abord à établir un critère de qualité sur le produit final, le cube hyperspectral, en vue de quantifier l'erreur sur la grandeur d'intérêt. Une fois cette première étape franchie, il abordera la principale partie de sa thèse : la caractérisation des différents contributeurs à ce critère, la réduction de leurs contributions et l'estimation de la limite ultime des performances de la mesure. Il étudiera en premier lieu le modèle d'inversion mis en œuvre actuellement et le fera évoluer pour limiter le phénomène de mélange entre image et franges. Dans un second temps, il abordera les effets des propriétés de l'instrument comme ses aberrations géométriques et chromatiques, ou la réponse de son détecteur.

  • Titre traduit

    Hyperspectral cubes from a Fourier-transform imaging spectrometer


  • Résumé

    Hyperspectral imaging is the association of imaging and spectrometry : it allows to acquire the spectrum of each pixel of the image, and while a traditional color-camera measures only three spectral channels (red green and blue), an hyperspectral camera acquirer tens or hundreds of spectral bands. A data cube is therefore acquired, with one spectral dimension and two spatial dimensions. Applications are numerous, from remote sensing to astronomy and bio-imaging. The optical concept chosen at Onera for hyperspectral imaging rests on optical interferometry. The acquired signal is an interferogram which provides the spectrum after data inversion. In the infrared spectral range, such a technique is worthwhile because it collects more photons than hyperspectral imagers based on prism or diffraction grating. Several instruments have been developed at Onera on this basis, for acquisition at ground level (Sibi for instance [1]) or for airborne implementation (Sieleters [2]), and space-applications are conceivable [3]. For these Onera instruments, the acquisition mode is windowing, it means that the interferometer is static but the scene is scanned. A raw fram is thus made of an image of the scene modulated by interference fringes, and interferograms and spectra are reconstructed from the image sequence. Despite indisputable advantages (high light collection efficiency, no mobile part), such a system has to manage various potential sources of degradation which have been identified during previous works. This PhD thesis focuses on the estimation of these limits (limits of the methods and limits of the instruments), and the way to overcome them. The PhD student will first establish a quality criterion on the final product (the spectral cube), in order to quantify the impact of the various errors. The main part of the PhD thesis will then be to identify the various sources of errors, to propose solutions to limit this impact, and to quantitatively estimate this impact. For this, the student will use the current inversion model that it will have to modify to take into account the mixing between the image of the scene and the interference fringes during the image formation. The student will also take into account optical aberration of the imaging system. To achieve these goals, the PhD student will use: • experimental data acquired during field-campaigns from instruments available at Onera, and from laboratory experiments that the student will have to implement ; • a simulation toll of hyperspectral images, already existing but to be improved. The PhD student will work in a team consisting of a ten of Dota people working on the development, the implementation and the processing of hyperspectral systems. Beyond the analysis and the optimization of current systems, this PhD thesis will help to prepare future operational hyperspectral systems.