Note ABES Multi-dimensional Teager-Kaiser signal processing for improved characterization using white light interferometry Traitement du signal Teager-Kaiser multi-dimensionel pour la caractérisation améliorée avec l'interférométrie en lumière blanche CSI WLSI Opérateur énergétique Teager-Kaiser Traitement de signal Interferométrie Frange d'interférence Coherence Scanning Interferometry White Light Scanning Interferometry Teager-Kaiser energy operator Signal processing Multi-dimensional TK Interferometry Fringe signal 3D surface profiler 621.38 006.3 Interférométrie Détection du signal Traitement du signal Spectres de fréquences 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. The use of white light interference fringes as an optical probe in microscopy is of growing importance in materials characterization, surface metrology and medical imaging. Coherence Scanning Interferometry (CSI, also known as White Light Scanning Interferometry, WSLI) is well known for surface roughness and topology measurement [1]. Full-Field Optical Coherence Tomography (FF-OCT) is the version used for the tomographic analysis of complex transparent layers. Both techniques generally make use of some sort of fringe scanning along the optical axis and the acquisition of a stack of xyz images. Image processing is then used to identify the fringe envelopes along z at each pixel in order to measure the positions of either a single surface or of multiple scattering objects within a layer.In CSI, the measurement of surface shape generally requires peak or phase extraction of the mono dimensional fringe signal. Most of the methods are based on an AM-FM signal model, which represents the variation in light intensity measured along the optical axis of an interference microscope [2]. We have demonstrated earlier [3, 4] the ability of 2D approaches to compete with some classical methods used in the field of interferometry, in terms of robustness and computing time. In addition, whereas most methods only take into account the 1D data, it would seem advantageous to take into account the spatial neighborhood using multidimensional approaches (2D, 3D, 4D), including the time parameter in order to improve the measurements.The purpose of this PhD project is to develop new n-D approaches that are suitable for improved characterization of more complex surfaces and transparent layers. In addition, we will enrich the field of study by means of heterogeneous image processing from multiple sensor sources (heterogeneous data fusion). Applications considered will be in the fields of materials metrology, biomaterials and medical imaging. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 11538052 Université de Strasbourg Strasbourg 2019-12-31 https://theses.hal.science/tel-02162077 application/pdf 11223884 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2018/Gianto_Gianto_2018_ED269.pdf http://www.theses.fr/2018STRAD026/abes https://theses.hal.science/tel-02162077 https://theses.hal.science/tel-02162077 https://theses.hal.science/tel-02162077 Gianto Gianto 1982-11-01 FR 236613103 https://theses.fr/2018STRAD026 2018STRAD026 https://doi.org/10.70675/9dd7bed1zec09z49b6z8213z9d6b7455bde4 2018-09-14 Signal, image, automatique, robotique (SIAR). Traitement du signal et des images Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Montgomery Paul MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 071065229 Haeberlé Olivier MADS_PRESIDENT_DU_JURY 106899902 Boudraa Abdel-Ouahab MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 190918640 Salzenstein Fabien MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 236613383 Chonavel Thierry MADS_RAPPORTEUR_1 030666902 Sandoz Patrick MADS_RAPPORTEUR_2 066826535 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 176969721 260728 ddc:620 ddc:004 Montgomery Paul Haeberlé Olivier Boudraa Abdel-Ouahab Salzenstein Fabien Chonavel Thierry Sandoz Patrick École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 11538052