A ''learn 2D, apply 3D'' method for 3D deconvolution microscopy

International audienceThis paper presents a 3D deconvolution method for fluorescence microscopy that reached the first place at the ''the 3D Deconvolution Microscopy Challenge'' held during ISBI 2013. It uses sparse coding algorithm to learn 2D ''high resolution'' features that will be used as a prior to enhance the resolution along depth axis. This is a three steps method: (i) deconvolution step with total variation regularization, (ii) denoising of the deconvolved image using learned sparse coding, (iii) deconvolution using denoised image as quadratic prior. Its effectiveness is illustrated on both synthetic and real data

Multi-wavelength imaging algorithm for optical interferometry

International audienceOptical interferometers provide multiple wavelength measurements. In order to fully exploit the spectral and spatial resolution of these instruments, new algorithms for image reconstruction have to be developed. Early attempts to deal with multi-chromatic interferometric data have consisted in recovering a gray image of the object or independent monochromatic images in some spectral bandwidths. The main challenge is now to recover the full 3-D (spatio-spectral) brightness distribution of the astronomical target given all the available data. We describe a new approach to implement multi-wavelength image reconstruction in the case where the observed scene is a collection of point-like sources. We show the gain in image quality (both spatially and spectrally) achieved by globally taking into account all the data instead of dealing with independent spectral slices. This is achieved thanks to a regularization which favors spatially sparsity and spectral grouping of the sources. Since the objective function is not differentiable, we had to develop a specialized optimization algorithm which also takes into account the non-negativity of the brightness distribution

Joint deconvolution and demosaicing

International audienceWe present a new method to jointly perform deblurring and color- demosaicing of RGB images. Our method is derived following an inverse problem approach in a MAP framework. To avoid noise am- plification and allow for interpolation of missing data, we make use of edge-preserving spatial regularization and spectral regularization. We demonstrate the improvements brought by our algorithm by processing both simulated and real RGB images obtained with a Bayer's color filter and with different types of blurring

Détection de sources en interférométrie optique hyperspectrale}

National audienceEn faisant interférer la lumière provenant de plusieurs télescopes, l'interférométrie optique fournit des mesures à très haute résolution angulaire (de l'ordre de la milliseconde d'arc). Chaque mesure estime la valeur en une fréquence spatiale de la transformée de Fourier de la distribution spatiale d'intensité émise par l'objet observé dans chacun des canaux spectraux. Le problème traité ici est la détection, la localisation précise et l'extraction sans biais du spectre de chacune des étoiles d'un amas observé en interférométrie. C'est un verrou important pour l'étude des étoiles au voisinage du trou noir central de notre galaxie, but scientifique du futur instrument GRAVITY du VLTI. A la suite de nos précédent travaux, nous présentons ici une méthode de reconstruction basée sur la méthode de multiplicateur à directions alternées (ADMM). Cela permet d'utiliser dans le même temps les données interférométriques et photométriques. L'introduction de variables auxiliaires permet de découper le problème de reconstruction en sous problèmes plus faciles à traiter. Des tests sur des simulations montrent que la méthode proposée permet de détecter toutes les étoiles d'un amas et de d'estimer leurs spectres avec un biais négligeable

Une approche problèmes inverses pour la reconstruction de données multi-dimensionnelles par méthodes d'optimisation.

This work presents an ``inverse problems'' approach for reconstruction in two different fields: digital holography and blind deconvolution.The "inverse problems" approach consists in investigating the causes from their effects, i.e. estimate the parameters describing a system from its observation. In general, same causes produce same effects, same effects can however have different causes. To remove ambiguities, it is necessary to introduce a priori information. In this work, the parameters are estimated using optimization methods to minimize a cost function which consists of a likelihood term plus some prior terms.We use this approach to address the problem of heterogeneous multidimensional data blind deconvolution. Heterogeneous means that the different dimensions have different meanings and units (for instance position and wavelength). For that, we have established a general framework with a separable prior which have been successfully adapted to different applications: deconvolution of multi-spectral data in astronomy, of Bayer color images and blind deconvolution of bio-medical video sequences (in coronarography, conventional and confocal microscopy).We also applied this framework to digital holography for particles image velocimetry (DH-PIV). Using a model of the hologram formation, we use this "inverse problems" approach to circumvent the artifacts produced by the classical hologram restitution methods (distortions close to the image boundaries, multiple focusing, twin-images). The proposed algorithm detects micro-particles in a volume 16 times larger than the camera field of view and with a precision improved by a factor 5 compared with classical techniques.Ce travail utilise l'approche « problèmes inverses » pour la reconstruction dans deux domaines différents : l'holographie numérique de micro-particules et la deconvolution aveugle.L'approche « problèmes inverses » consiste à rechercher les causes à partir des effets ; c'est-à-dire estimer les paramètres décrivant un système d'après son observation. Pour cela, on utilise un modèle physique décrivant les liens de causes à effets entre les paramètres et les observations. Le terme inverse désigne ainsi l'inversion de ce modèle direct. Seulement si, en règle générale, les mêmes causes donnent les mêmes effets, un même effet peut avoir différentes causes et il est souvent nécessaire d'introduire des a priori pour restreindre les ambiguïtés de l'inversion. Dans ce travail, ce problème est résolu en estimant par des méthodes d'optimisations, les paramètres minimisant une fonction de coût regroupant un terme issu du modèle de formation des données et un terme d'a priori.Nous utilisons cette approche pour traiter le problème de la déconvolution aveugle de données multidimensionnelles hétérogène ; c'est-à-dire de données dont les différentes dimensions ont des significations et des unités différentes. Pour cela nous avons établi un cadre général avec un terme d'a priori séparable, que nous avons adapté avec succès à différentes applications : la déconvolution de données multi-spectrales en astronomie, d'images couleurs en imagerie de Bayer et la déconvolution aveugle de séquences vidéo bio-médicales (coronarographie, microscopie classique et confocale).Cette même approche a été utilisée en holographie numérique pour la vélocimétrie par image de particules (DH-PIV). Un hologramme de micro-particules sphériques est composé de figures de diffraction contenant l'information sur la la position 3D et le rayon de ces particules. En utilisant un modèle physique de formation de l'hologramme, l'approche « problèmes inverses » nous a permis de nous affranchir des problèmes liées à la restitution de l'hologramme (effet de bords, images jumelles...) et d'estimer les positions 3D et le rayon des particules avec une précision améliorée d'au moins un facteur 5 par rapport aux méthodes classiques utilisant la restitution. De plus, nous avons pu avec cette méthode détecter des particules hors du champs du capteur élargissant ainsi le volume d'intérêt d'un facteur 16

Fast model of space-variant blurring and its application to deconvolution in astronomy

International audienceImage deblurring is essential to high resolution imaging and is therefore widely used in astronomy, microscopy or com- putational photography. While shift-invariant blur is modeled by convolution and leads to fast FFT-based algorithms, shift- variant blurring requires models both accurate and fast. When the point spread function (PSF) varies smoothly across the field, these two opposite objectives can be reached by inter- polating from a grid of PSF samples. Several models for smoothly varying PSF co-exist in the literature. We advocate that one of them is both physically- grounded and fast. Moreover, we show that the approximation can be largely improved by tuning the PSF samples and inter- polation weights with respect to a given continuous model. This improvement comes without increasing the computa- tional cost of the blurring operator. We illustrate the developed blurring model on a deconvo- lution application in astronomy. Regularized reconstruction with our model leads to large improvements over existing re- sults

Restoration of hyperspectral astronomical data with spectrally varying blur

International audienceIn this paper we present a method for hyper-spectral image restoration for integral field spectrographs (IFS) data. We specifically address two topics: (i) the design of a fast approximation of spectrally varying operators and (ii) the comparison between two kind of regularization functions: quadratic and spatial sparsity functions. We illustrate this method with simulations coming from the Multi Unit Spectroscopic Explorer (MUSE) instrument. It shows the clear increase of the spatial resolution provided by our method as well as its denoising capability

Fast automatic myopic deconvolution of angiogram sequence

International audienceWe present a fast unsupervised myopic deconvolution method dedicated to quasi-real time processing of video sequences such as angiograms. Our method is based on a Bayesian approach of which the tuning parameters are automatically set thanks to the marginalized likelihood of the observed image. We demonstrate the effectiveness of our approach on simulated and empirical images

Large Scale 3D Image Reconstruction in Optical Interferometry

Astronomical optical interferometers (OI) sample the Fourier transform of the intensity distribution of a source at the observation wavelength. Because of rapid atmospheric perturbations, the phases of the complex Fourier samples (visibilities) cannot be directly exploited , and instead linear relationships between the phases are used (phase closures and differential phases). Consequently, specific image reconstruction methods have been devised in the last few decades. Modern polychromatic OI instruments are now paving the way to multiwavelength imaging. This paper presents the derivation of a spatio-spectral ("3D") image reconstruction algorithm called PAINTER (Polychromatic opticAl INTErferometric Reconstruction software). The algorithm is able to solve large scale problems. It relies on an iterative process, which alternates estimation of polychromatic images and of complex visibilities. The complex visibilities are not only estimated from squared moduli and closure phases, but also from differential phases, which help to better constrain the polychromatic reconstruction. Simulations on synthetic data illustrate the efficiency of the algorithm.Comment: EUSIPCO, Aug 2015, NICE, Franc

Un modèle rapide de flou variable dans le champ de flou variable dans le champ et son application a la déconvolution en astronomie

National audienceLa déconvolution d'images est essentielle pour l'imagerie haute résolution et est par conséquent largement utilisée en astronomie et en microscopie. Alors qu'un flou invariant dans le champ est modélisé par une convolution conduisant à des algorithmes rapides à base de FFT, les flous variant dans le champ nécessitent des modèles à la fois précis et suffisamment rapides. Lorsque la réponse impulsionnelle (RI) varie continument dans le champ, un compromis entre ces deux objectifs contradictoires peut être atteint en interpolant une grille de RI. Plusieurs modèles pour les RI variant continûment dans le champ co-existent dans la littérature. Nous montrons que l'un d'entre eux est à la fois bien fondé physiquement et rapide. De plus, nous montrons que la qualité d'approximation peut être améliorée en ajustant les RI et les poids d'interpolation par rapport à un modèle continu choisi. Cette amélioration ne modifie pas la complexité de l'application de l'opérateur de flou. Nous illustrons le modèle développé sur une application de déconvolution en astronomie et montrons qu'une reconstruction régularisée avec le modèle proposé améliore largement les résultats existants