La microscopie par ptychographie de Fourier (FPM) permet de reconstruire de grands champs en haute résolution, en intensité et en différence de phase en accumulant des acquisitions en basse résolution sous des éclairages d’incidences contrôlées [1] [2]. La formation des images de l’objet par FPM peut être modélisée par un réseau neuronal convolutif informé par la physique, qui apprend et reconstruit l’image complexe de l’objet en minimisant l’écart entre les acquisitions simulées et réalisées, ce qui permet de bénéficier de la puissance des environnements de calcul tensoriel [3].
Nous avons précédemment développé deux prototypes d’acquisition FPM pilotés par PC ou Raspberry Pi, et avons montré que la connaissance précise des paramètres physiques du système peut être remplacée par une estimation simple pendant la reconstruction de l’objet complexe, réalisant ainsi un auto-étalonnage du système à partir de ses acquisitions [4].
Ce stage traitera un ou plusieurs points parmi les suivants, en fonction du profil du candidat :
• augmentation de la résolution de l’image reconstruite en intégrant des acquisitions en champ sombre (compétence : traitement d’image) ;
• comparaison des performances (en précision de reconstruction et ressources de calcul nécessaires) des algorithmes de reconstruction itératif de Gerchberg–Saxton classique [1] et par réseau CNN [3], sur CPU ou sur GPU
(compétence : traitement d’image et développement logiciel) ;
• intégration logicielle des prototypes d’acquisition et caractérisation de leurs performances (compétence : développement logiciel).
Contact
Patrick HORAIN (TSP / SAMOVAR)
Patrick.Horain@Telecom-SudParis.eu
+33 1 60 76 47 48
Références
[1] G. Zheng, R. Horstmeyer, C. Yang (2013). Wide-field, high-resolution Fourier ptychographic microscopy. Nature photonics, 7(9), 739-745. [doi:10.1038/nphoton.2013.187]
[2] G. Zheng et al., Fourier Ptychography, https://smartimaging.uconn.edu/fourier-ptychtography.
[3] S. Jiang, K. Guo, J. Liao, G. Zheng (2018). « Solving Fourier ptychographic imaging problems via neural network modeling and TensorFlow, » Biomed. Opt. Express 9, 3306 3319. [doi:10.1364/BOE.9.003306].
[4] J. do Nascimento Damurie da Silva, P. Horain (2024), “Fourier Ptychography Microscopy with integrated positional misalignment correction », Proc. IEEE 2024 International Conference on Image Processing (ICIP), Abu Dhabi, UAE [doi:10.1109/ICIP51287.2024.10647880].
