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Imagerie multispectrale, vers une conception adaptée à la détection de cibles
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Minet, Jean |
| Copyright Year | 2011 |
| Abstract | L'imagerie hyperspectrale, qui consiste a acquerir l'image d'une scene dans un grand nombre de bandes spectrales, permet de detecter des cibles la ou l'imagerie couleur classique ne permettrait pas de conclure. Les imageurs hyperspectraux a acquisition sequentielle sont inadaptes aux applications de detection en temps reel. Dans cette these, nous proposons d'utiliser un imageur multispectral snapshot, capable d'acquerir simultanement un nombre reduit de bandes spectrales sur un unique detecteur matriciel. Le capteur offrant un nombre de pixels limite, il est necessaire de realiser un compromis en choisissant soigneusement le nombre et les profils spectraux des filtres de l'imageur afin d'optimiser la performance de detection. Dans cet objectif, nous avons developpe une methode de selection de bandes qui peut etre utilisee dans la conception d'imageurs multispectraux bases sur une matrice de filtres fixes ou accordables. Nous montrons, a partir d'images hyperspectrales issues de differentes campagnes de mesure, que la selection des bandes spectrales a acquerir peut conduire a des imageurs multispectraux capables de detecter des cibles ou des anomalies avec une efficacite de detection proche de celle obtenue avec une resolution hyperspectrale. Nous developpons conjointement un demonstrateur constitue d'une matrice de 4 filtres de Fabry-Perot accordables electroniquement en vue de son implantation sur un imageur multispectral snapshot agile. Ces filtres sont developpes en technologie MOEMS (microsystemes opto-electro-mecaniques) en partenariat avec l'Institut d'Electronique Fondamentale. Nous presentons le dimensionnement optique du dispositif ainsi qu'une etude de tolerancement qui a permis de valider sa faisabilite. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00714207/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
