Traitement du signal Teager-Kaiser multi-dimensionel pour la caractérisation améliorée avec l'interférométrie en lumière blanche
Langue Anglais
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Auteur : Gianto, Gianto
Date de soutenance : 14-09-2018

Directeur(s) de thèse : Montgomery, Paul

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Signal, image, automatique, robotique (SIAR). Traitement du signal et des images
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique

Mots-clés libres : CSI, WLSI, Opérateur énergétique Teager-Kaiser, Traitement de signal, Interferométrie, Frange d'interférence
Mots-clés :
  • Interférométrie
  • Détection du signal
  • Traitement du signal
  • Spectres de fréquences
Résumé : L'utilisation de franges d'interférence en lumière blanche comme une sonde optique en microscopie interférométrique est d'une importance croissante dans la caractérisation des matériaux, la métrologie de surface et de l'imagerie médicale. L'Interférométrie en lumière blanche est une technique basée sur la détection de l'enveloppe de franges d'interférence. Il a été démontré antérieurement, la capacité des approches 2D à rivaliser avec certaines méthodes classiques utilisées dans le domaine de l'interférométrie, en termes de robustesse et de temps de calcul. En outre, alors que la plupart des méthodes tiennent compte seulement des données 1 D, il semblerait avantageux de prendre en compte le voisinage spatial utilisant des approches multidimensionnelles (2D/3D), y compris le paramètre de temps afin d'améliorer les mesures. Le but de ce projet de thèse est de développer de nouvelles approches n-D qui sont appropriées pour une meilleure caractérisation des surfaces plus complexes et des couches transparentes.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018STRAD026
Type de ressource : Thèse