Conférence
Notice
Lieu de réalisation
Visioconférence
Langue :
Français
Crédits
Nicolas Verrier (Intervention), Alice Fontbonne (Intervention), Nicolas Ducros (Intervention)
Conditions d'utilisation
Droit commun de la propriété intellectuelle
DOI : 10.60527/9raf-e269
Citer cette ressource :
Nicolas Verrier, Alice Fontbonne, Nicolas Ducros. GdR IASIS. (2024, 26 janvier). Présentation Journées Imagerie Optique Non Conventionnelle (JIONC). [Vidéo]. Canal-U. https://doi.org/10.60527/9raf-e269. (Consultée le 20 juillet 2024)

Présentation Journées Imagerie Optique Non Conventionnelle (JIONC)

Réalisation : 26 janvier 2024 - Mise en ligne : 29 janvier 2024
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Descriptif

les « Journées Imagerie Optique Non-Conventionnelle » (JIONC) visent depuis bientôt 20 ans à réunir les chercheurs, ingénieurs, académiques ou industriels, afin d'échanger sur les plus récents développements de systèmes ou de traitements pour l'imagerie non-conventionnelle et d’évaluer leurs applications potentielles.

L'imagerie non conventionnelle, contrairement à l'imagerie conventionnelle, permet d'accéder à des grandeurs physiques (opacité, indice optique, propriété de polarisation d'une onde, composition chimique d'un objet, ...) non directement accessibles. Ces grandeurs sont reconstruites par traitements numériques à partir d'images/signaux acquis grâce à des systèmes optiques dédiés. Les modalités d'imagerie non conventionnelle typiques sont : la polarimétrie, l'interférométrie, l'imagerie hyper-spectrale… L'amélioration des capteurs, la miniaturisation, l'augmentation des capacités de calcul, le développement de nouveaux composants optiques permettent de rendre ces systèmes d'imagerie plus quantitatifs, plus compacts, et/ou plus bas-coût. Ce type d'imagerie nécessite une forte interaction entre la conception optique, le traitement du signal et des images, et le développement de nouvelles technologies de capteurs pour pouvoir développer de nouveaux dispositifs permettant d’accéder à des grandeurs physiques variées comme le déphasage, le changement de polarisation, la dispersion des échantillons… Cette richesse d’information permet d’améliorer la détection, la caractérisation quantitative ainsi que la classification des objets imagés. Ces systèmes sont utilisés dans de nombreux domaines allant du biomédical à l’industrie automobile.

Intervention

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