Optimisation du contraste

Nous concevons et réalisons des imageurs polarimétriques actifs où l’état de polarisation d’illumination est contrôlé par un générateur d’état de polarisation (PSG) et l’état de polarisation de la lumière rétrodiffusée par la scène est filtré par un analyseur de polarisation (PSA). Ces systèmes sont totalement adaptatifs dans le sens où ils peuvent générer et analyser n’importe quel état de polarisation sur la sphère de Poincaré. Le PSG et le PSA sont réalisés avec des modulateurs à cristaux liquides [1].

Le PSG et le PSA peuvent être optimisés pour maximiser le contraste des objets d’intérêt dans la scène [2-4]. Dans la figure ci-dessous, deux types de matériaux ayant la même couleur mais des états de surface différents sont aisément différenciés dans l’image polarimétrique optimisée alors qu’ils ne présentent aucun contraste visible dans une image classique.

Cette méthode d’optimisation du contraste a de nombreuses applications pratiques

Nous avons développé un imageur de polarisation pour la télédétection et le décamouflage en collaboration avec l’Institut Fresnel, la société Thales Research and Technology dans le cadre le cadre d’un projet collaboratif. Il fonctionne dans l’infra-rouge proche, l’illumination est réalisée par un laser à 1.55 µm. La figure ci-dessous montre l’efficacité de cet imageur pour détecter des cibles camouflées et des objets dangereux sur une piste d’atterrissage [5,6].

L’imagerie de polarisation permet d’améliorer l’imagerie à travers les milieux diffusants, ce qui a de nombreuses applications en imagerie biomédicale. Dans la figure ci-dessous, des objets métalliques sont facilement observées à travers une feuille de plastique diffusant. Pour obtenir ce résultat, les états de polarisation du PSG et du PSA ont été optimisés en tenant compte des propriétés statistiques particulières du bruit induit par le milieu diffusant [3,4].

L’imagerie polarimétrique peut améliorer le diagnostic du cancer du col de l’utérus. La figure ci-dessous représente, à gauche, des images de col de l’uterus collectées dans un hôpital et constituant notre base de données. A droite, une représentation sur la sphère de Poincaré des états de polarisation d’illumination et d’analyse permettant d’optimiser la détection des cols atteints de cancers. Ce travail a été réalisé en collaboration avec le laboratoire LPICM de l’Ecole Polytechnique et l’université d’Arizona [7].

[1] G. Anna, H. Sauer, F. Goudail and D. Dolfi, “Fully tunable active polarization imager for contrast enhancement and partial polarimetry”, Appl. Opt., 51 (21), 5302-5309 (2012).

[2] F. Goudail, A. Bénière, ”Optimization of the contrast in polarimetric scalar images”, Opt. Lett., 34(9), 1471-1473 (2009).

[3] G. Anna, F. Goudail, and D. Dolfi, “Polarimetric target detection in the presence of spatially fluctuating Mueller matrices”, Opt. Lett., 36 (23), pp. 4590-4592 (2011).

[4] J. Dai, M. Boffety, F. Goudail, “Effect of imaging geometry and noise model on polarimetric contrast optimization,” Appl. Opt. 58, 2100-2111 (2019).

[5] N. Vannier, F. Goudail, C. Plassart, M. Boffety, P. Feneyrou, L. Leviandier, F. Galland, N. Bertaux, "Active polarimetric imager with near infrared laser illumination for adaptive contrast optimization," Appl. Opt. 54, 7622-7631 (2015).

[6] N. Vannier, F. Goudail, C. Plassart, M. Boffety, P. Feneyrou, L. Leviandier, F. Galland, N. Bertaux, "Comparison of different active polarimetric imaging modes for target detection in outdoor environment," Appl. Opt. 55, 2881-2891 (2016).

[7] M. Kupinski, M. Boffety, F. Goudail, R. Ossikovski, A. Pierangelo, J. Rehbinder, J. Vizet, T. Novikova, “Polarimetric Measurement Utility for Pre-cancer Detection from Uterine Cervix Specimens,” Biomed. Opt. Express 9, 5691-5702 (2018).