IRL - Photographie computationnelle embarquée II : Caméra hyperspectrale adaptative

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Photographie computationnelle embarquée I : 3D mono-caméra

Labo TIMA
Equipe CDSI
Encadrants stephane.mancini@univ-grenoble-alpes.fr

Thème général

L'imagerie hyperspectrale consiste à acquérir pour chaque pixel son information spectrale, plus largement que l'échantillonnage Rouge/Vert/Bleu commun. Les applications de l'imagerie hyperspectrale sont nombreuses et ciblent particulièrement l'analyse d'objets dont la seule information RVB n'est pas assez pertinente. Par exemple, en agronomie il devient plus facile de distinguer des plantes de différentes espèces, en biologie, des organes sont plus facilement identifiable. L'imagerie hyperspectrale classique consiste à étendre le système RGB en déposant des filtres de couleur plus sélectifs sur les pixels du capteur. Les système d'imagerie hyperspectrale adaptative essaient plutôt de modifier l'optique de la caméra en utilisant un capteur nu précédé de filtres optiques pilotables électroniquement (par exemple avec un DMD). De cette façon, l'acquisition d'une image consiste à régler l'optique sur la bande spectrale voulue, échantillonner plusieurs mélanges, puis, par calcul, dé-mélanger les images obtenues pour obtenir le spectre des pixels.

Compétences attendues

Une compétence parmi:

  • Traitement d'image
  • Architecture des ordinateurs
  • FPGA

Contexte du travail

L'équipe CDSI développe le thème de 'near sensor computing' et des systèmes intégrés pour l'optique adaptative

Sujet

L'objectif de ce sujet est d'étudier les possibilités d'embarquer ces calculs de dé-mélange dans une plateforme de type FPGA.

Résultats attendus

Le travail consistera à étudier les algorithmes mis en oeuvre, de les caractériser du point de vue des ressources de calcul et de contraintes temps réel, pour ensuite proposer une architecture cible, et, éventuellement, des modifications de l'algorithme pour en faciliter l'intégration.