Sheikh Shah Mohammad Motiur RAHMAN : Débruitage par apprentissage profond d'images de microscopie électronique à balayage pour la reconstruction tridimensionnelle de microstructures

Résumé : La microscopie électronique à balayage (MEB) est devenue un outil essentiel pour l'imagerie des structures à l'échelle micro et nanométrique dans divers domaines, notamment les sciences des matériaux, de la terre et de la vie. Cependant, les images délivrées par le MEB souffrent souvent d'un niveau de bruit élevé, qui est dû à des facteurs tels que le dwell time (ou la vitesse de balayage), c'est-à-dire la durée pendant laquelle le faisceau d'électrons reste sur la même position lors de l'acquisition de l'image. Bien que des dwell time plus longs puissent contribuer à réduire le bruit, ils peuvent également endommager l'échantillon, tandis que des dwell time plus courts accroissent le niveau de bruit. Par conséquent, un débruitage efficace est crucial pour améliorer la clarté et la précision des images MEB, ce qui est particulièrement important pour la reconstruction tridimensionnelle des microstructures. Ce travail a commencé par une évaluation complète des techniques de débruitage d'images, couvrant à la fois les méthodes classiques et les approches d'apprentissage profond (DL). Une taxonomie de ces solutions a été réalisée, décrivant leur évolution. Les dernières techniques de pointe ont été examinées et testées sur des images MEB, ce qui a permis d'identifier SCUNet comme réseau de débruitage de référence et de souligner la nécessité de l'estimation automatique du bruit. La classification initiale des types de bruit a été effectuée à l'aide de techniques d'apprentissage automatique, qui supposaient un bruit gaussien ou de Poisson sur la base de la littérature existante.

Composition du jury :

1. Michel SALOMON Maître de conférences Université Bourgogne Franche-Comté Directeur de thèse
2. Sounkalo DEMBELE Maître de conférences Université Bourgogne Franche-Comté Co-directeur de thèse
3. Stéphane CHRETIEN Professeur des universités Université Lumière Lyon 2 Rapporteur
4. Etienne BAUDRIER Maître de conférences Université de Strasbourg Rapporteur
5. Sylvain CONTASSOT-VIVIER Professeur des universités Université de Lorraine Examinateur
6. Cédric DEMONCEAUX Professeur des universités Université Bourgogne Franche-Comté Examinateur

M. Olivier HAEBERLE Professeur des universités Université de Haute-Alsace Examinateur

Localisation : Salle E206 - Bâtiment E - Techn'hom - 19, Avenue du Maréchal Juin - IUT NFC