From algorithm to hardware co-design for multimodal information retrieval of TCSPC data
Algorithme et co-conception matérielle pour l'analyse multimodale de données TCSPC
Résumé
Since the invention of the first photon counting sensors, several technological breakthroughs have been made in the field of photon counting imaging systems, notably with the invention of single photon avalanche diode (SPAD). Even though SPAD sensors became a key technology, the direct time-of-flight (D-ToF) SPAD sensor is not really interesting for the 3D imaging application due to its low spatial resolution and high noise level in outdoor operating conditions. These limitations are mainly based on the format of the raw SPAD data being in the form of time correlated single photon counts (TCSPC). Therefore, two research axes have been pursued in this thesis in order to rethink the format of the raw SPAD data. The first axis consists in developing alternative acquisition and reconstruction methods based on variational Bayesian approaches, with the aim of extracting only latent information from the statistical model of TCSPC data. While the second axis focuses on the compressive sensing (CS) domain in combination with custom regression methods or deep learning algorithms for reconstruction.
Depuis l'invention des premiers capteurs de comptage de photons, plusieurs avancées technologiques ont été réalisées dans le domaine des systèmes d'imagerie à comptage de photons notamment avec l'invention des capteurs à avalanche à photon unique (SPAD pour single photon avalanche diode). Bien que le SPAD soit devenu une technologie de pointe pour beaucoup d'utilisation, dans le cadre applicatif spécifique de l'imagerie 3D, l'attractivité du capteur SPAD à temps de vol direct (D-ToF pour direct time-of-flight) est moindre de part sa faible résolution spatiale et son niveau de bruit élevé dans des conditions de fonctionnement extérieures. Un des leviers pour pallier ces limitations serait de résoudre le problème lié au format des données brut du capteur SPAD qui sont sous la forme de comptage de photon corrélé dans le temps (TCSPC pour Time Correlated Single Photon Counting). Deux grands axes de recherches ont été approfondis dans ce sens. Un premier axe porte sur le développement de méthodes d'acquisitions et de reconstructions alternatives basées sur des approches Bayésiennes variationnelles, dans le but de n'extraire que les informations latentes du modèle statistique des données TCSPC. Tandis que le second axe porte sur le domaine de l'acquisition comprimée (CS pour compressive sensing) combinée à des méthodes de régression personnalisée ou à des algorithmes d'apprentissage profond pour la reconstruction.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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