{"id":36741,"date":"2019-10-31T22:13:29","date_gmt":"2019-10-31T19:13:29","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel\/"},"modified":"2019-10-31T22:13:29","modified_gmt":"2019-10-31T19:13:29","slug":"uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","title":{"rendered":"Voir l'invisible presque invisible, et en couleur : m\u00e9thode de visualisation des objets \u00e0 travers un diffuseur","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Voir
\n
\nL'une des capacit\u00e9s les plus c\u00e9l\u00e8bres de Superman est sa vision surhumaine, qui lui permettait d'examiner les atomes, de voir dans l'obscurit\u00e9 et \u00e0 de tr\u00e8s grandes distances, ainsi que de voir \u00e0 travers des objets. Cette capacit\u00e9 est rarement d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 l'\u00e9cran, mais elle existe. Dans notre r\u00e9alit\u00e9, il est \u00e9galement possible de voir \u00e0 travers des objets pratiquement totalement opaques en utilisant certains trucs scientifiques. Cependant, les images obtenues ont toujours \u00e9t\u00e9 en noir et blanc, jusqu'\u00e0 r\u00e9cemment. Aujourd'hui, nous allons nous pencher sur une \u00e9tude dans laquelle des chercheurs de l'universit\u00e9 de Duke (\u00c9tats-Unis) ont r\u00e9ussi \u00e0 r\u00e9aliser une image en couleur d'objets cach\u00e9s derri\u00e8re un mur opaque en utilisant une seule impulsion lumineuse. Quelle est cette super-technologie, comment fonctionne-t-elle et dans quels domaines peut-elle \u00eatre appliqu\u00e9e ? C'est ce que nous expliqueront les membres du groupe de recherche. Allons-y.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Fondement de l'\u00e9tude<\/h3>\n

\nMalgr\u00e9 tous les avantages possibles de la technologie de visualisation d'objets dans des milieux diffusants, il existe plusieurs probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mise en \u0153uvre de cette technologie. Le principal est le fait que les trajets des photons qui traversent le diffuseur changent fortement, ce qui entra\u00eene des motifs al\u00e9atoires. speckle*<\/i> de l'autre c\u00f4t\u00e9.<\/p>\n

\"Voir
\nSpeckle*<\/b> est un motif d'interf\u00e9rence al\u00e9atoire form\u00e9 par l'interf\u00e9rence mutuelle de vagues coh\u00e9rentes qui pr\u00e9sentent des d\u00e9calages de phase al\u00e9atoires et\/ou une distribution d'intensit\u00e9 al\u00e9atoire. Il appara\u00eet le plus souvent comme un ensemble de points lumineux sur un fond sombre.<\/p><\/blockquote>\n

Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, plusieurs m\u00e9thodes de visualisation ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es, permettant de contourner les effets du diffuseur et d'extraire des informations sur l'objet \u00e0 partir du motif de speckle. Le probl\u00e8me de ces m\u00e9thodes est leur limitation : il est n\u00e9cessaire d'avoir certaines connaissances sur l'objet, d'avoir acc\u00e8s au milieu diffusant ou \u00e0 l'objet, etc.<\/p>\n

En m\u00eame temps, il existe une m\u00e9thode consid\u00e9r\u00e9e par les scientifiques comme beaucoup plus avanc\u00e9e \u2014 la visualisation avec effet de m\u00e9moire (ME). Cette m\u00e9thode permet de visualiser un objet sans savoirs pr\u00e9alables concernant lui-m\u00eame ou le milieu diffusant. Tous les m\u00e9thodes ont leurs inconv\u00e9nients, comme nous le savons, et la m\u00e9thode ME n'est pas une exception. Pour obtenir des motifs de speckle \u00e0 fort contraste et, par cons\u00e9quent, des images plus pr\u00e9cises, l'\u00e9clairage doit \u00eatre \u00e9troitement monochromatique, c'est-\u00e0-dire inf\u00e9rieur \u00e0 1 nm.<\/p>\n

Contourner les limitations de la m\u00e9thode ME est \u00e9galement possible, mais, encore une fois, ces astuces sont li\u00e9es \u00e0 l'acc\u00e8s \u00e0 la source lumineuse optique ou \u00e0 l'objet avant le diffuseur ou \u00e0 la mesure directe. PSF*<\/i>.<\/p>\n

PSF*<\/b> \u2014 fonction de diffusion du point, d\u00e9crivant l'image que re\u00e7oit le syst\u00e8me de formation lors de l'observation d'une source lumineuse ponctuelle ou d'un objet ponctuel. <\/p><\/blockquote>\n

Les chercheurs qualifient ces m\u00e9thodes de fonctionnelles, mais non parfaites, car la mesure de la PSF n'est pas toujours possible en raison, par exemple, de la dynamique du diffuseur ou de son inaccessibilit\u00e9 avant la proc\u00e9dure de visualisation. En d'autres termes, il reste du travail \u00e0 faire. <\/p>\n

Dans leur \u00e9tude, les chercheurs proposent une autre approche. Ils nous montrent une m\u00e9thode de mise en \u0153uvre de la visualisation multispectrale d'objets \u00e0 travers un milieu diffusant, en utilisant une unique mesure de speckle avec une cam\u00e9ra monochromatique. Contrairement \u00e0 d'autres techniques, celle-ci ne n\u00e9cessite pas de connaissances pr\u00e9alables sur le syst\u00e8me PSF ou le spectre de la source.<\/p>\n

La nouvelle m\u00e9thode permet de cr\u00e9er des images de haute qualit\u00e9 de l'objet cible dans cinq canaux spectrals bien s\u00e9par\u00e9s entre 450 nm et 750 nm, ce qui a \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9 par des calculs. En pratique, il a cependant \u00e9t\u00e9 possible d'atteindre la visualisation de trois canaux spectrals bien s\u00e9par\u00e9s entre 450 nm et 650 nm et de six canaux spectrals adjacents entre 515 et 575 nm.<\/p>\n

Principe de fonctionnement de la nouvelle m\u00e9thode<\/h3>\n

\n\"Voir
\nImage n\u00b01 : lampe \u2014 modulateur spatial de lumi\u00e8re \u2014 diffuseur (avec diaphragme d'iris) \u2014 ouverture de codage \u2014 prisme \u2014 relais optique (visualisation 1:1) \u2014 cam\u00e9ra monochromatique.<\/i><\/p>\n

Les chercheurs notent trois \u00e9l\u00e9ments principaux de toute visualisation \u00e0 travers un diffuseur : l'objet d'int\u00e9r\u00eat (\u00e9clair\u00e9 de l'ext\u00e9rieur ou s'auto-\u00e9clairant), le diffuseur et le d\u00e9tecteur.<\/p>\n

Comme dans les syst\u00e8mes ME standards, cette \u00e9tude consid\u00e8re un objet dont la taille angulaire se situe \u00e0 l'int\u00e9rieur du champ de vision ME et \u00e0 une distance u derri\u00e8re le diffuseur. Apr\u00e8s interaction avec le diffuseur, la lumi\u00e8re se propage sur une distance v avant d'atteindre le d\u00e9tecteur. <\/p>\n

La visualisation ME standard utilise des cam\u00e9ras classiques, tandis que cette m\u00e9thode fait appel \u00e0 un module de d\u00e9tecteur codant compos\u00e9 d'une ouverture de codage et d'un \u00e9l\u00e9ment optique d\u00e9pendant de la longueur d'onde. L'objectif de cet \u00e9l\u00e9ment est de moduler de mani\u00e8re unique chaque canal spectral avant leur combinaison et conversion dans un d\u00e9tecteur monochromatique.<\/p>\n

Ainsi, au lieu de mesurer simplement un speckle \u00e0 faible contraste, dont les canaux spectraux sont inextricablement m\u00e9lang\u00e9s, un signal spectral multiplex\u00e9 a \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9, ce qui convient bien \u00e0 la s\u00e9paration.<\/p>\n

Les chercheurs soulignent \u00e0 nouveau que leur m\u00e9thode ne n\u00e9cessite aucune caract\u00e9ristique ou hypoth\u00e8se pr\u00e9alablement connue concernant le diffuseur ou la source lumineuse.<\/p>\n

Apr\u00e8s avoir effectu\u00e9 des mesures pr\u00e9liminaires sur le speckle multiplex\u00e9, une valeur T\u03bb connue (motif de codage d\u00e9pendant de la longueur d'onde) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour la reconstruction individuelle du speckle dans chaque bande spectrale.<\/p>\n

Dans leur travail lors de la phase de calcul et de mod\u00e9lisation, les scientifiques ont appliqu\u00e9 certaines m\u00e9thodes d'apprentissage machine qui peuvent aider \u00e0 mettre en \u0153uvre une m\u00e9thode auparavant non envisag\u00e9e. Tout d'abord, un apprentissage bas\u00e9 sur les caract\u00e9ristiques de matrices creuses a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour repr\u00e9senter le speckle. <\/p>\n

L'apprentissage bas\u00e9 sur les caract\u00e9ristiques*<\/b> \u2014 permet au syst\u00e8me de trouver automatiquement les repr\u00e9sentations n\u00e9cessaires pour identifier les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es d'origine.<\/p><\/blockquote>\n

En cons\u00e9quence, une base de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e, entra\u00een\u00e9e sur des images de speckle provenant de diverses configurations de mesure. Cette base est suffisamment g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e et ne d\u00e9pend pas d'objets ou de diffuseurs sp\u00e9cifiques impliqu\u00e9s dans la g\u00e9n\u00e9ration du masque I\u03bbx, y. En d'autres termes, le syst\u00e8me est entra\u00een\u00e9 sur un diffuseur qui n'est pas utilis\u00e9 dans la configuration exp\u00e9rimentale, c'est-\u00e0-dire que le syst\u00e8me n'y a pas acc\u00e8s, comme le souhaitaient les chercheurs.<\/p>\n

Pour obtenir des images de speckle \u00e0 chaque longueur d'onde, l'algorithme OMP a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 (poursuite orthogonale correspondante<\/i>).<\/p>\n

Enfin, en calculant l'autocorr\u00e9lation de chaque canal spectral de mani\u00e8re ind\u00e9pendante et en inversant l'autocorr\u00e9lation \u00e0 chaque longueur d'onde, des images de l'objet ont \u00e9t\u00e9 obtenues. Les images obtenues \u00e0 chaque longueur d'onde sont ensuite combin\u00e9es pour cr\u00e9er une image couleur de l'objet.<\/p>\n

\"Voir
\nImage n\u00b02 : processus \u00e9tape par \u00e9tape pour la composition d'une image d'objet.
\nCette m\u00e9thode, selon ses cr\u00e9ateurs, ne fait aucune hypoth\u00e8se sur les corr\u00e9lations entre les canaux spectraux et n\u00e9cessite seulement l'hypoth\u00e8se selon laquelle la valeur de la longueur d'onde est suffisamment al\u00e9atoire. De plus, cette m\u00e9thode n\u00e9cessite uniquement des informations sur le d\u00e9tecteur d'encodage, s'appuyant sur l'\u00e9talonnage pr\u00e9alable de l'ouverture d'encodage et une biblioth\u00e8que de donn\u00e9es pr\u00e9alablement entra\u00een\u00e9e. Ces caract\u00e9ristiques rendent cette m\u00e9thode de visualisation tr\u00e8s universelle et non invasive. <\/p>\n

R\u00e9sultats de la simulation<\/h3>\n

\nPour commencer, examinons les r\u00e9sultats de la simulation. <\/p>\n

\"Voir
\nImage n\u00b03<\/i><\/p>\n

L'image ci-dessus montre des exemples d'images multispectrales de deux objets, prises \u00e0 travers un diffuseur. La rang\u00e9e sup\u00e9rieure sur 3a<\/b> contient l'objet d'int\u00e9r\u00eat, compos\u00e9 de plusieurs nombres, pr\u00e9sent\u00e9s \u00e0 la fois en fausses couleurs et en d\u00e9composition par canal spectral. Lors de la construction de l'objet en fausses couleurs, le profil d'intensit\u00e9 de chaque longueur d'onde est affich\u00e9 dans l'espace CIE 1931 RGB.<\/p>\n

L'objet reconstruit (rang\u00e9e inf\u00e9rieure sur 3a<\/b>) \u00e0 la fois en fausses couleurs et en termes de canaux spectraux individuels montre que la m\u00e9thodologie assure une excellente visualisation avec seulement une interaction crois\u00e9e minime entre les canaux spectraux, qui n'a pas d'importance dans le processus.<\/p>\n

Apr\u00e8s l'obtention de l'objet reconstruit, c'est-\u00e0-dire apr\u00e8s la visualisation, il \u00e9tait n\u00e9cessaire d'\u00e9valuer le degr\u00e9 de pr\u00e9cision en comparant l'intensit\u00e9 spectrale (moyenne sur tous les pixels lumineux) de l'objet r\u00e9el et de l'objet reconstruit (3b<\/b>).<\/p>\n

Sur les images 3c<\/b> sont repr\u00e9sent\u00e9s l'objet r\u00e9el (rang\u00e9e sup\u00e9rieure) et l'image reconstruite (rang\u00e9e inf\u00e9rieure) pour une cellule de tige de coton, et sur 3d<\/b> est pr\u00e9sent\u00e9e l'analyse de la pr\u00e9cision de la visualisation.<\/p>\n

Pour \u00e9valuer la pr\u00e9cision de la visualisation, il \u00e9tait n\u00e9cessaire de calculer les valeurs du coefficient de similarit\u00e9 structurelle (SSIM) et du rapport signal sur bruit de pointe (pSNR) de l'objet r\u00e9el pour chaque canal spectral.<\/p>\n

\"Voir
\n
\nLe tableau ci-dessus montre que chacun des cinq canaux a un coefficient SSIM de 0,8 \u00e0 0,9 et un PSNR sup\u00e9rieur \u00e0 20. Cela signifie que, malgr\u00e9 le faible contraste du signal speckle, le chevauchement sur le d\u00e9tecteur de cinq bandes spectrales de 10 nm de large permet de reconstruire de mani\u00e8re suffisamment pr\u00e9cise les propri\u00e9t\u00e9s spatio-spectrales de l'objet \u00e9tudi\u00e9. En d'autres termes, la m\u00e9thodologie fonctionne, cependant, ce ne sont que des r\u00e9sultats de simulation. Pour \u00eatre enti\u00e8rement convaincus de leur travail, les scientifiques ont men\u00e9 une s\u00e9rie d'exp\u00e9riences pratiques.<\/p>\n

R\u00e9sultats des exp\u00e9riences<\/h3>\n

\nL'une des diff\u00e9rences les plus importantes entre la simulation et les exp\u00e9riences r\u00e9elles est l'environnement, c'est-\u00e0-dire les conditions dans lesquelles chacune des deux se d\u00e9roule. Dans le premier cas, il existe des conditions contr\u00f4l\u00e9es, tandis que dans le second, elles sont impr\u00e9visibles, c'est-\u00e0-dire selon comment cela se passe.<\/p>\n

Trois canaux spectraux de 8 \u00e0 12 nm de large, centr\u00e9s \u00e0 450, 550 et 650 nm, ont \u00e9t\u00e9 examin\u00e9s, qui, en combinaison avec diff\u00e9rentes valeurs relatives, g\u00e9n\u00e8rent une large gamme de couleurs.<\/p>\n

\"Voir
\nImage n\u00b04<\/i><\/p>\n

L'image ci-dessus montre la comparaison entre l'objet r\u00e9el (la lettre \u00ab H \u00bb color\u00e9e) et celui reconstruit. Le temps d'irradiation (exposition) a \u00e9t\u00e9 fix\u00e9 \u00e0 1800 s, ce qui a permis d'obtenir un SNR entre 60 et 70 dB. Un tel niveau de SNR, selon les scientifiques, n'est pas extr\u00eamement important pour l'exp\u00e9rience, mais sert de confirmation suppl\u00e9mentaire de l'efficacit\u00e9 de leur m\u00e9thodologie, surtout dans le cas d'objets complexes. En r\u00e9alit\u00e9, plut\u00f4t que dans des conditions de laboratoire, cette m\u00e9thode pourrait \u00eatre de plusieurs ordres de grandeur plus rapide.<\/p>\n

La rang\u00e9e sup\u00e9rieure de l'image n\u00b04 montre l'objet \u00e0 chaque longueur d'onde (de gauche \u00e0 droite) et l'objet en pleine couleur r\u00e9el.<\/p>\n

Pour obtenir une image de l'objet r\u00e9el lors de la visualisation, une cam\u00e9ra de vision par machine a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e avec des filtres de bande appropri\u00e9s pour afficher directement les composants spectraux et obtenir une image en couleur compl\u00e8te en sommant les canaux spectraux r\u00e9sultants.<\/p>\n

La deuxi\u00e8me rang\u00e9e de l'image ci-dessus montre les motifs d'autocorr\u00e9lation de chaque canal spectral reconstruit, formant des mesures multiplex\u00e9es, qui sont des donn\u00e9es d'entr\u00e9e pour l'\u00e9tape de traitement des donn\u00e9es.<\/p>\n

La troisi\u00e8me rang\u00e9e est un objet reconstruit dans chaque canal spectral, ainsi qu'un objet en couleurs reconstruit, c'est-\u00e0-dire le r\u00e9sultat final de la visualisation.<\/p>\n

L'image en couleur montre que les magnitudes relatives entre les canaux spectraux sont \u00e9galement correctes, car la couleur de l'image reconstruite combin\u00e9e correspond \u00e0 la valeur r\u00e9elle, et le coefficient SSIM d\u00e9passe 0,92 pour chaque canal.<\/p>\n

La rang\u00e9e la plus basse confirme cette affirmation, d\u00e9montrant la comparaison de l'intensit\u00e9 de l'objet r\u00e9el et de l'objet reconstruit. Les donn\u00e9es des deux co\u00efncident dans tous les domaines spectraux.<\/p>\n

Il en d\u00e9coule que m\u00eame la pr\u00e9sence de bruit et de potentielles erreurs de mod\u00e9lisation n'ont pas entrav\u00e9 l'obtention d'une image de haute qualit\u00e9, et les r\u00e9sultats des exp\u00e9riences correspondent bien aux r\u00e9sultats de la mod\u00e9lisation.<\/p>\n

L'exp\u00e9rience d\u00e9crite ci-dessus a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en tenant compte des canaux spectraux s\u00e9par\u00e9s. Les scientifiques ont men\u00e9 une autre exp\u00e9rience, mais avec des canaux adjacents, plus pr\u00e9cis\u00e9ment avec une plage spectrale continue de 60 nm.<\/p>\n

\"Voir
\nImage n\u00b05<\/i><\/p>\n

L'objet r\u00e9el \u00e9tait la lettre \u00ab X \u00bb et le signe \u00ab + \u00bb (5a<\/b>). Le spectre de la lettre \u00ab X \u00bb est relativement uniforme et continu \u2014 entre 515 et 575 nm, tandis que celui du \u00ab + \u00bb pr\u00e9sente un spectre structur\u00e9, principalement situ\u00e9 entre 535 et 575 nm (5b<\/b>). Pour cette exp\u00e9rience, l'exposition \u00e9tait de 120 s pour atteindre le SNR souhait\u00e9 (comme pr\u00e9c\u00e9demment) de 70 dB.<\/p>\n

Un filtre bande de 60 nm a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 sur l'ensemble de l'objet et un filtre passe-bas sur le signe \u00ab + \u00bb. Lors de la reconstruction, le spectre de 60 nm est divis\u00e9 en 6 canaux adjacents de 10 nm de large (5b<\/b>).<\/p>\n

Comme nous pouvons le voir sur les images 5c<\/b>, les images r\u00e9sultantes concordent parfaitement avec l'objet r\u00e9el. Cette exp\u00e9rience a montr\u00e9 que la pr\u00e9sence ou l'absence de corr\u00e9lations spectraux dans la speckle mesur\u00e9e n'affecte pas l'efficacit\u00e9 de la m\u00e9thode de visualisation \u00e9tudi\u00e9e. Les scientifiques eux-m\u00eames estiment que c'est moins les caract\u00e9ristiques spectrales de l'objet qui jouent un r\u00f4le dans le processus de visualisation, mais plut\u00f4t le calibrage du syst\u00e8me et des d\u00e9tails de son d\u00e9tecteur codant.<\/p>\n

\u00c9pilogue<\/h3>\n

\nDans cette \u00e9tude, les chercheurs ont d\u00e9crit une nouvelle m\u00e9thode de visualisation multispectrale \u00e0 travers un diffuseur. La modulation des speckles, d\u00e9pendante de la longueur d'onde, \u00e0 l'aide d'une ouverture de codage, a permis de r\u00e9aliser une mesure multiplex\u00e9e et de calculer le speckle \u00e0 l'aide d'un algorithme OMP bas\u00e9 sur l'apprentissage automatique. <\/p>\n

\u00c0 l'aide de la lettre \u00ab \u041d \u00bb de diff\u00e9rentes couleurs, les scientifiques ont montr\u00e9 que se concentrer sur cinq canaux spectraux, correspondant au violet, au vert et \u00e0 trois nuances de rouge, permet d'obtenir une reconstruction de l'image contenant toutes les couleurs de l'original (bleu, jaune, etc.). <\/p>\n

Selon les chercheurs, leur m\u00e9thodologie pourrait \u00eatre utile tant en m\u00e9decine qu'en astronomie. La couleur v\u00e9hicule des informations importantes dans les deux directions : en astronomie \u2014 la composition chimique des objets \u00e9tudi\u00e9s, en m\u00e9decine \u2014 la composition mol\u00e9culaire des cellules et des tissus.<\/p>\n

\u00c0 ce stade, les chercheurs signalent un seul probl\u00e8me pouvant entra\u00eener des inexactitudes dans la visualisation : les erreurs de mod\u00e9lisation. En raison du temps relativement long n\u00e9cessaire \u00e0 l'ex\u00e9cution du processus, des changements dans l'environnement peuvent survenir, apportant des corrections non prises en compte lors de la pr\u00e9paration. Cependant, \u00e0 l'avenir, il est pr\u00e9vu de trouver un moyen de compenser ce probl\u00e8me, ce qui permettra de rendre la m\u00e9thode de visualisation d\u00e9crite non seulement pr\u00e9cise mais \u00e9galement stable dans toutes les conditions.<\/p>\n

Hors sujet du vendredi :<\/b>

\r\n \"Lire\r\n
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\nLumi\u00e8re, couleur, musique et le trio des trois \u00ab dr\u00f4les \u00bb bleus les plus c\u00e9l\u00e8bres du monde (Blue Man Group).<\/i><\/p>\n

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