Academic literature on the topic 'Reconstruction de pixel'

A Single pixel camera is just that, a camera that uses only a single pixel to take images. Though, it is a bit more to it than just a pixel. It requires several components which will be explained in the thesis. For it to be viable it also needs the sampling technology Compressive sensing which compresses the data in the sampling stage, thus reducing the amount of data required to be sampled in order to reconstruct an image. This thesis will present the method of building an SPC with the required hardware and software. Different types of experiments, such as detection of small changes in a scene and different wavelength bands, has been conducted in order to test the performance and application areas for the SPC. The resulting system is able to produce images of resolutions up to 512x512 pixels. Disturbances such as movement in the scene or the camera itself being shaken became less of a problem with the addition of a second pixel. This thesis proves that an SPC is a viable technology with many different areas of application and it is a relatively cheap way of making a camera for the infrared spectrum.

En hadronthérapie, des mesures de haute précision sont essentielles pour avoir une base de données robuste et délivrer le traitement prescrit au patient. Dans ce travail, un système de trajectométrie, composé de capteurs à pixels MIMOSA-28, a été utilisé pour différentes applications cliniques. Plusieurs améliorations ont été implémentées au niveau matériel et logiciel résultant à une résolution spatiale de trace &lt; 10 μm. Les expériences ont été menées avec succès dans différents centres médicaux et de recherche. Les profils de faisceaux ont été mesurés et la largeur du faisceau le long de l'axe a pu être calculée grâce à un code de transport basé sur la diffusion. Un outil en ligne de suivi de faisceau a été développé pour avoir une information rapide de son profil. D'autre part, les perturbations de la fluence dues à des marqueurs de repères pour un faisceau 12C ont été évaluées. Après reconstruction et extrapolation de chaque trace, une distribution 3D de la fluence a pu être établie et la perturbation maximale de la fluence et sa position ont pu être quantifiées. Les points froids mesurés varient entre moins de 3% à 9.2% pour un marqueur et une énergie de faisceau définis<br>In ion-beam therapy, high precision measurements are essential for having robust basic data to deliver the prescribed treatment to the patient. In this study, MIMOSA-28 pixel sensors were used as a tracker system for different medical applications. Several hardware and software improvements were implemented leading to a spatial track resolution &lt; 10 μm. The experiments were conducted with success in different medical and research facilities. In this work, beam profiles were measured along the beam axis and the width of the beam along the axis could be calculated with a transportation code based on multiple Coulomb scattering. Moreover, an online beam monitoring was developed in order to have fast information about the beam profile. In another study, the fluence perturbation of 12C ion beams due to small fiducial markers was investigated. After reconstruction and extrapolation of single track, a 3D fluence distribution could be performed and the maximum perturbation and its position along the beam axis could be quantified. In this work, the measured cold spot varied between less than 3% up to 9.2% for a defined marker and a defined primary energy beam

A new semiautomatic technique for the segmentation and reconstruction of 3D vertebral anatomy from MRI is presented where five cadaveric human lumbar spines and one ovine spine were used. The MR images were subjected to contrast enhancement, anisotropic diffusion filtering, and thresholding was selected as the preferable segmentation technique to create 3D surfaces from the MRI datasets. The reconstructions were manually cleaned using commercial software. The resulting reconstructed surface included discrete vertebral bodies with distinct separation between the spinous processes. CT reconstructions were used to assess the accuracy of the reconstructed spinal anatomy from MRI.

Pour de nombreuses applications industrielles ou environnementales, il est important de mesurer la taille et le volume de particules de formes irrégulières. C'est par exemple le cas dans le cadre du givrage des aéronefs qui se produit durant les vols, où il est nécessaire de mesurer in-situ la teneur en eau et la teneur en glace dans la troposphère afin de détecter et d’éviter les zones à risques. Notre intérêt s’est porté sur l’imagerie interférométrique en défaut de mise au point, une technique optique offrant de nombreux avantages (large champ de mesure, gamme de tailles étudiée étendue [50 μm : quelques millimètres], distance particule/appareil de mesure de plusieurs dizaines de centimètres…). Au cours de ces travaux de thèse, nous avons montré que la reconstruction 3D d'une particule peut se faire à partir d'un ensemble de trois images interférométriques de cette particule (sous trois angles de vue perpendiculaires). Cela peut être fait en utilisant l'algorithme de réduction d'erreur (ER) qui permet d'obtenir la fonction f(x,y) à partir des mesures du module de sa transformée de Fourier 2D |F(u,v)|, en reconstruisant la phase de sa transformée de Fourier 2D. La mise en œuvre de cet algorithme nous a permis de reconstruire la forme de particules irrégulières à partir de leurs images interférométriques. Des démonstrations expérimentales ont été réalisées à l'aide d'un montage spécifique basé sur l'utilisation d’une matrice de micro-miroirs (DMD) qui génère les images interférométriques de particules rugueuses programmables. Les résultats obtenus sont très encourageants. Les volumes obtenus restent assez proches du volume réel de la particule et les formes 3D reconstruites nous donnent une bonne idée de la forme générale de la particule étudiée même dans les cas les plus extrêmes où l'orientation de la particule est quelconque. Enfin, nous avons montré qu'une reconstruction 3D précise d'une particule rugueuse "programmée" peut être effectuée à partir d'un ensemble de 120 images interférométriques<br>For many industrial or environmental applications, it is important to measure the size and volume of irregularly shaped particles. This is for example the case in the context of aircraft icing which occurs during flights, where it is necessary to measure in situ the water content and the ice content in the troposphere in order to detect and avoid risk areas. Our interest has been on interferometric out-of-focus imaging, an optical technique offering many advantages (wide measurement field, extended range of sizes studied [50 μm: a few millimeters], distance particle / measuring device several tens of centimeters ...). During this thesis, we showed that the 3D reconstruction of a particle can be done from a set of three interferometric images of this particle (under three perpendicular viewing angles). This can be done using the error reduction (ER) algorithm which allows to obtain the function f(x,y) from the measurements of the modulus of its 2D Fourier transform |F(u,v)| , by reconstructing the phase of its 2D Fourier transform. The implementation of this algorithm allowed us to reconstruct the shape of irregular particles from their interferometric images. Experimental demonstrations were carried out using a specific assembly based on the use of a micro-mirror array (DMD) which generates the interferometric images of programmable rough particles. The results obtained are very encouraging. The volumes obtained remain quite close to the real volume of the particle and the reconstructed 3D shapes give us a good idea of the general shape of the particle studied even in the most extreme cases where the orientation of the particle is arbitrary. Finally, we showed that an accurate 3D reconstruction of a "programmed" rough particle can be performed from a set of 120 interferometric images

Un système RGB-Z est un système de vision sur puce (V-SoC) qui capture à la fois les informations de couleur et de profondeur. Récemment, l’idée de combiner l’acquisition de la couleur et de la profondeur au niveau du pixel et dans la même matrice a émergé. Un tel capteur permettrait une intégration plus compacte tout en réduisant les problèmes de calibration par rapport à un système composés de deux capteurs. Cependant, une telle intégration soulève de nouvelles contraintes à différent niveaux techniques. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur les problèmes de reconstruction de l'information de couleur manquante due à l'hétérogénéité de la matrice de pixels. Actuellement, il n'existe pas sur le marché de capteur RGB-Z monolithique tel que décrit dans la thèse. Dans un premier temps, nous avons proposé différentes matrices RGB-Z. Ces matrices sont basées sur deux architectures de pixels Z différentes. La distribution et la taille des pixels Z varient en fonction des matrices proposées. Dans un deuxième temps, plusieurs algorithmes de reconstruction de l’information manquante inspirés de l'état de l'art ont été adaptés et implémentés aux matrices proposées. Ces solutions ne sont pas satisfaisantes. Pour cela, un algorithme adaptatif pour reconstruire l'information de couleur manquante en utilisant un nouvel opérateur appelé semi-gradient est proposé. Cet opérateur permet de mieux reconstruire les structures situées le long des bords fins. Enfin, une première implémentation matérielle est proposée pour évaluer la latence de l'algorithme<br>A Red, Green, Blue and Depth (RGB-Z) system is a vision system-on-chip (V-SoC) that captures both color and depth information. Recently, the idea of combining color and depth acquisition at the pixel level and in the same array has emerged. Such a sensor would allow a more compact integration while reducing the calibration problems compared to a system composed of two sensors. However, such integration raises new constraints at different technical levels. In this thesis, we focus on the problems of reconstructing the missing color information due to the heterogeneity of the pixel matrix. Currently, there is no monolithic RGB-Z sensor on the market as described in the thesis. In a first step, we have proposed different RGB-Z arrays. These arrays are based on two different Z-pixel architectures. The sampling and the size of the Z pixels vary according to the proposed matrices. In a second step, several algorithms for reconstructing the missing information inspired by the state of the art have been adapted and implemented to the proposed matrices. These solutions are not satisfactory. For this purpose, an adaptive algorithm to reconstruct the missing color information using a new operator called semi-gradient is proposed. This operator allows to better reconstruct the structures located along the narrow edges. Finally, a first hardware implementation is proposed to evaluate the latency of the algorithm

Le développement des techniques de microscopie 3D offrant une résolution spatiale de l'ordre du micromètre a ouvert un large champ de recherche en biologie cellulaire. Parmi elles, un avantage intéressant de la micro-tomographie par faisceau d'ions est de donner des résultats quantitatifs en termes de concentrations locales d'une manière directe, en utilisant une technique d'émission de rayonnement X (PIXET) combinée à la microscopie ionique en transmission (STIMT). Le traitement des données expérimentales constitue un point délicat. Après une brève introduction aux techniques de reconstruction existantes, nous présentons le principe du code DISRA, le plus complet écrit jusqu'à ce jour, qui nous a servi de base pour ce travail de thèse. Nous avons modifié et étendu le code DISRA en considérant les aspects spécifiques des échantillons biologiques. Un logiciel de traitement de données complet a ainsi été développé, avec une interface utilisateur permettant le contrôle de chaque étape de la reconstruction. Les résultats d'expériences de STIMT et/ou PIXET effectuées au CENBG sur des spécimens de référence et sur des cellules végétales ou humaines isolées sont présentés.

Chronic wounds are a major healthcare problem worldwide which mainly a ects geriatric population and patients with limited mobility. In tropical countries, Cutaneous Leishmaniasis (CL) is also a cause for chronic wounds, being endemic in 75% of Peru . In this context, the assessment of these type of wounds represents a big challenge due to the limited access to specialized medical resources. This work aims to develop a video-based method to compute the 3D point cloud of skin wounds which could provide accurate metrics for medical assessment despite of the location of the patient. Recently, CL specialists have used metrics as volume in clinical assessment with promising results. The acquisition protocol is prompt to be user friendly and feasible in remote locations; the video is taken using a commercial hand-held video camera without a rig or special illumination. The algorithm follows the Structure from Motion methodology: FAST feature detector, pyramidal optical flow and Jacob’s method for missing points estimation. The results show good performance in terms of accuracy and repeatability of the point cloud computation, less than 0.6 mm and 0.21 mm respectively. However, experiments suggest that the volume computation technique does not adapt well to the proposed method output and requires a deeper analysis. The method has been entirely implemented using open source libraries.<br>Tesis

Dans le domaine de la vision par ordinateur, l’estimation de la structure d’une scène 3D à partir d’images 2D constitue un problème fondamental. Parmi les applications concernées par cette problématique, nous nous sommes intéressés dans le cadre de cette thèse à la modélisation d’un environnement urbain. Nous nous sommes intéressés à la reconstruction de scènes 3D à partir d’images monoculaires générées par un véhicule en mouvement. Ici, plusieurs défis se posent à travers les différentes étapes de la chaine de traitement inhérente à la reconstruction 3D. L’un de ces défis vient du fait de l’absence de zones suffisamment texturées dans certaines scènes urbaines, d’où une reconstruction 3D (un nuage de points 3D) trop éparse. De plus, du fait du mouvement du véhicule, d’une image à l’autre il n’y a pas toujours un recouvrement suffisant entre différentes vues consécutives d’une même scène. Dans ce contexte, et ce afin de lever les verrous ci-dessus mentionnés, nous proposons d’estimer, de reconstruire, la structure d’une scène 3D par morceaux en se basant sur une hypothèse de planéité. Nous proposons plusieurs améliorations à la chaine de traitement associée à la reconstruction 3D. D’abord, afin de structurer, de représenter, la scène sous la forme d’entités planes nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction 3D, basée sur le regroupement de pixels similaires (superpixel segmentation), qui à travers une représentation multi-échelle pondérée fusionne les informations de couleur et de mouvement. Cette méthode est basée sur l’estimation de la probabilité de discontinuités locales aux frontières des régions calculées à partir du gradient (gradientbased boundary probability estimation). Afin de prendre en compte l’incertitude liée à l’estimation du mouvement, une pondération par morceaux est appliquée à chaque pixel en fonction de cette incertitude. Cette méthode génère des regroupements de pixels (superpixels) non contraints en termes de taille et de forme. Pour certaines applications, telle que la reconstruction 3D à partir d’une séquence d’images, des contraintes de taille sont nécessaires. Nous avons donc proposé une méthode qui intègre à l’algorithme SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) l’information de mouvement. L’objectif étant d’obtenir une reconstruction 3D plus dense qui estime mieux la structure de la scène. Pour atteindre cet objectif, nous avons aussi introduit une nouvelle distance qui, en complément de l’information de mouvement et de données images, prend en compte la densité du nuage de points. Afin d’augmenter la densité du nuage de points utilisé pour reconstruire la structure de la scène sous la forme de surfaces planes, nous proposons une nouvelle approche qui mixte plusieurs méthodes d’appariement et une méthode de flot optique dense. Cette méthode est basée sur un système de pondération qui attribue un poids pré-calculé par apprentissage à chaque point reconstruit. L’objectif est de contrôler l’impact de ce système de pondération, autrement dit la qualité de la reconstruction, en fonction de la précision de la méthode d’appariement utilisée. Pour atteindre cet objectif, nous avons appliqué un processus des moindres carrés pondérés aux données reconstruites pondérées par les calculés par apprentissage, qui en complément de la segmentation par morceaux de la séquence d’images, permet une meilleure reconstruction de la structure de la scène sous la forme de surfaces planes. Nous avons également proposé un processus de gestion des discontinuités locales aux frontières de régions voisines dues à des occlusions (occlusion boundaries) qui favorise la coplanarité et la connectivité des régions connexes. L’ensemble des modèles proposés permet de générer une reconstruction 3D dense représentative à la réalité de la scène. La pertinence des modèles proposés a été étudiée et comparée à l’état de l’art. Plusieurs expérimentations ont été réalisées afin de démontrer, d’étayer, la validité de notre approche<br>In computer vision, the 3D structure estimation from 2D images remains a fundamental problem. One of the emergent applications is 3D urban modelling and mapping. Here, we are interested in street-level monocular 3D reconstruction from mobile vehicle. In this particular case, several challenges arise at different stages of the 3D reconstruction pipeline. Mainly, lacking textured areas in urban scenes produces low density reconstructed point cloud. Also, the continuous motion of the vehicle prevents having redundant views of the scene with short feature points lifetime. In this context, we adopt the piecewise planar 3D reconstruction where the planarity assumption overcomes the aforementioned challenges.In this thesis, we introduce several improvements to the 3D structure estimation pipeline. In particular, the planar piecewise scene representation and modelling. First, we propose a novel approach that aims at creating 3D geometry respecting superpixel segmentation, which is a gradient-based boundary probability estimation by fusing colour and flow information using weighted multi-layered model. A pixel-wise weighting is used in the fusion process which takes into account the uncertainty of the computed flow. This method produces non-constrained superpixels in terms of size and shape. For the applications that imply a constrained size superpixels, such as 3D reconstruction from an image sequence, we develop a flow based SLIC method to produce superpixels that are adapted to reconstructed points density for better planar structure fitting. This is achieved by the mean of new distance measure that takes into account an input density map, in addition to the flow and spatial information. To increase the density of the reconstructed point cloud used to performthe planar structure fitting, we propose a new approach that uses several matching methods and dense optical flow. A weighting scheme assigns a learned weight to each reconstructed point to control its impact to fitting the structure relative to the accuracy of the used matching method. Then, a weighted total least square model uses the reconstructed points and learned weights to fit a planar structure with the help of superpixel segmentation of the input image sequence. Moreover, themodel handles the occlusion boundaries between neighbouring scene patches to encourage connectivity and co-planarity to produce more realistic models. The final output is a complete dense visually appealing 3Dmodels. The validity of the proposed approaches has been substantiated by comprehensive experiments and comparisons with state-of-the-art methods