Restauration d

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Restauration dImages de la Rétine Corrigées par
Optique Adaptative

• Guillaume CHENEGROS
• Encadrant ONERA Laurent MUGNIER
• Directeur de Thèse François LACOMBE (Mauna Kea
  Technologies)
• Collaboration Marie GLANC (Observatoire de
  Paris)

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Introduction

• Objectif imagerie du fond de lœil non invasive
  et in vivo détection de pathologies de la
  rétine.
• Problème mauvaise qualité optique de loeil.
• Similitudes avec limagerie astronomique à
  travers la turbulence atmosphérique variation
  temporelle des aberrations.
• Compensation (partielle) des aberrations par
  lOptique Adaptative.
• Spécificité imagerie 3D contrairement à
  lastronomie.
• Méthode de déconvolution 3D amélioration de la
  résolution latérale et longitudinale.

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Déconvolution 3D à PSF connue

• k-ième image
• Perte de résolution en x,y la PSF focalisée h0
  contient des aberrations résiduelles (classique
  en OA).
• Perte de résolution en z contribution de tous
  les plans objets pour chaque plan image.
• Modèle de PSF diffractif (pas de diffusion)
  h(j), j les aberrations.
• Ce que lon cherche
• Critère dattache aux données minimisé MC
  pondéré.
• Critère de régularisation utilisé L1-L2
  permettant une très bonne restauration des bords
  francs, développé au DOTA (MISTRAL). Chenegros
  et al., SPIE, 2006

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Résultats Déconvolution à PSF Connue
Sens de la lumière
Sens de la lumière
Objet
300 mm
Image
300 mm
300 mm
Image restaurée
300 mm
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Déconvolution myope principe et pb rencontré

• Problème PSF mal connue.
• Solution Estimation conjointe de la PSF et de
  lobjet.
• Images courtes poses ? parametrisation PSF par
  phase pupillaire (N3 inconnues ? quelques
  dizaines).
• Critère à minimiser
• Critère partiellement minimisé (en o)

Surface de J(j) sans contrainte de positivité
Surface de J(j) avec contrainte de positivité
A minimum global du critère. B vraies
aberrations.
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Diversité de phase 3D

• Extension de la diversité de phase 2D
  Chenegros et al., JOSA A, 2007 Poster SFO,
  2006
• Résultats

id
if
Image
Objet
Objet vide
Objet
Image
Solution
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Vers un traitement dimages expérimentales
Recentrage sub-pixellique

• Existence dun algorithme de re-centrage
  sub-pixellique pour objets à support restreint
  développé au DOTA Gratadour et al., AA, 2005.
• Estimation des shifts relatifs entre deux images
  par Maximum de vraisemblance.
• Adaptation de la méthode aux objets étendus
  au-delà des bords de limage (imagerie
  rétinienne).

Images non recentrées dun morceau de papier
Images recentrées dun morceau de papier
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Conclusions et perspectives

• Conclusions
• Développement dune méthode de déconvolution 3D à
  PSF connue validée sur images simulées.
• Développement dune méthode de diversité de phase
  3D (avec contrainte de support en Z) validée sur
  images simulées.
• Adaptation dune méthode de recentrage
  sub-pixellique au cas dimages étendues validée
  sur images expérimentales.
• Perspectives
• Développement dun banc simplifié pour valider
  les algorithmes.
• Validation de la déconvolution à PSF connue sur
  des images de cellules biologiques obtenues par
  lUniversité de Haute Alsace.
• Validation de la déconvolution à PSF connue et de
  la diversité de phase 3D sur images
  expérimentales (in fine sur dispositif Inoveo
  contrat RNTS Imagine Eyes Onera Obs.Paris
  MKT ) .