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| − | ==Sujet 1 : Conception et réalisation d'un imageur 3D holographique planaire pour la visualisation dynamique en milieu biomédical==
| + | Pas d'offres pour le moment... |
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| − | Les progrès en électronique, photonique et de fabrication des matériaux d'enregistrement de la lumière, ont rendu possible la miniaturisation des systèmes d’imagerie optique pour l'observation et la restitution. Les dispositifs existants reposent en majorité sur les principes de réflexion ou de réfraction de la lumière. L'exploitation des effets diffractifs reste peu explorée et s'explique par le fait que les matériaux disponibles jusqu’à ce jour présentent des contraintes d'utilisation trop rigides ou des caractéristiques optiques peu satisfaisantes pour l'imagerie holographique. Le développement de nouveaux processus d'élaboration permet de concevoir aujourd'hui des matériaux novateurs sous forme de films minces aux propriétés remarquables requises par les applications imageantes. Le laboratoire ICube a participé au développement de tel processus d’enregistrement produisant de fait des résultats prometteurs pour l'imagerie holographique. En levant le verrou technologique lié aux matériaux, il apparaît qu'il est aujourd'hui possible d’intégrer des fonctions holographiques dans les systèmes de visualisation,.
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| − | Le travail doctoral s’articulera autour de l’identification et le contrôle des mécanismes de propagation de l’image en termes de couplage entre l’élément holographique et son support avec prise en compte de la nature vectorielle de la lumière. Ce travail de modélisation et d’analyse sera complété par la réalisation d’un composant permettant d’imager un objet tridimensionnel dans l’espace d’apprentissage.
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| − | Les équipes TRIO et IPP du laboratoire ICube témoignent d’une expérience reconnue en imagerie optique et holographique. Elles ont à leur disposition une plate-forme d’expérimentation exceptionnelle et des outils de simulations optiques avancées.
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| − | '''Directeurs de Thèse :''' [mailto:joel.fontaine@icube.unistra.fr '''Joël FONTAINE, Pr'''] – [mailto:yoshitate.takakura@icube.unistra.fr '''Yoshitate TAKAKURA, MCF HDR''']
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| − | '''Unité d’Accueil :''' ICube (Equipes IPP et TRIO)
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| − | '''Établissement de rattachement :''' Unistra
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| − | '''Collaborations :''' Ce travail de thèse s’appuiera sur les compétences complémentaires des équipes IPP (simulations optiques/photoniques, Patrice Twardowski, MCF) et TRIO (activités expérimentales en imagerie 3D/holographie, Dalibor Vukicevic, PR).
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| − | '''Rattachement à un programme :''' La thèse s'inscrit dans le cadre du programme de recherche sur les matériaux d’enregistrement en développement entre ICube et un partenaire industriel.
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| − | ==Sujet 2 : Inversion de mesures polarimétriques biomédicales guidée par des modèles d’interaction lumière-tissus. Application en cancérologie==
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| − | L’objectif de cette thèse est de proposer une approche originale d’inversion de mesures polarimétriques dans le cadre de l’étude et de l’analyse des tissus biologiques. Il s’agira notamment de modéliser l’interaction entre lumière polarisée et tissus divers. Le modèle permettra de structurer les données et d’exploiter au mieux l’information contenue dans les mesures. Cela aura comme conséquence d’améliorer la qualité des estimées des grandeurs d’intérêt et ainsi de permettre un diagnostic plus fin, plus juste et plus précis.
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| − | Le travail se déroule dans le cadre de développements instrumentaux et méthodologiques en imagerie de polarisation. Ces développements sont effectuées dans l’axe transverse Imagerie Physique et Système de ICube et viendront consolider les recherches menées conjointement entre les équipes TRIO et MIV depuis plusieurs années. Le cadre applicatif de ce travail se fait en collaboration avec des biologistes (Modèles cancers petit animal : équipe INSERM D. Bagnard) ainsi qu’avec le laboratoire (PICM) de l’école polytechnique et plusieurs hôpitaux parisiens (biopsie optique de tissus humains).
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| − | Ce projet de recherche profitera pleinement de la multidisciplinarité des deux équipes encadrantes et des partenaires scientifiques impliquées. Il exploitera aussi le potentiel de plusieurs imageurs spectro-polarimétriques actuellement opérationnels dans les laboratoires de nos partenaires biologistes.
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| − | Le sujet de thèse est novateur dans la mesure où à notre connaissance, aucune méthode d’inversion des données polarimétriques ne prend en compte la nature de l’interaction lumière-tissu.
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| − | '''Directeur(s) de Thèse :''' [mailto:jihad.zallat@icube.unistra.fr '''Jihad ZALLAT, Pr'''] - [mailto:christian.heinrich@icube.unistra.fr '''Christian HEINRICH, Pr''']
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| − | '''Unité(s) d’Accueil(s) :''' ICube
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| − | '''Établissement de rattachement :''' Telecom Physique Strasbourg
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| − | '''Collaborations :''' LPICM – Ecole Polytechnique, D. Bagnard U682 Inserm.
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| − | '''Rattachement à un programme :''' Projet INCA PAIR-GYNECO, Projet Polaris.
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| − | ==Sujet 3 : [Pourvu] Etude du rôle de la végétation dans la création de microclimats urbains. Approche combinée de mesures et de modélisations à différentes échelles ==
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| − | Ce travail de thèse vise à appréhender et surtout à modéliser le rôle joué par la végétation urbaine dans la création de microclimats particuliers et dans la réduction des effets de l’Îlot de Chaleur Urbain (ICU). Ces travaux devront aboutir à une meilleure compréhension de l’interaction entre la ville et son environnement. Ils s’appuieront sur des mesures de terrain et sur une modélisation à différentes échelles.
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| − | La thèse proposée a deux objectifs. Le premier consiste à améliorer les performances du modèle thermo radiatif LASER/F (mis au point par l'équipe TRIO) par l'implémentation d'un module physique permettant de simuler le comportement de la végétation en milieu urbain avec une attention particulière pour les arbres. Une partie importante du travail sera consacrée à la création du modèle géométrique de l’arbre, à son implémentation dans LASER/F et à la validation de cette version améliorée de LASER/F à l’aide de bases de données existantes et/ou en cours d'élaboration. Le deuxième objectif est de produire à l'échelle du Quartier (correspondant à l'échelle d'une maille des modèles méso-météorologiques), les données nécessaires à la validation de cette catégorie de modèles méso-météorologique en utilisant la version détaillée du modèle LASER/F.
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| − | '''Directeur de Thèse :''' [mailto:georges.najjar@unistra.fr '''Georges NAJJAR, MCF HDR''']
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| − | '''Encadrants : '''Tania LANDES, MCF et Pierre KASTENDEUCH, MCF
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| − | '''Unité d’Accueil :''' ICube
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| − | '''Établissement de rattachement :''' Unistra
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| − | '''Collaborations :''' INRA Clermont Ferrand, UMR PIAF
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| − | '''Rattachement à un programme :''' TOSCA CNES
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| − | ==Sujet 4 : [Pourvu] Numérisation 3D multi-capteurs du patrimoine bâti==
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| − | L’équipe TRIO développe des recherches sur la numérisation du patrimoine culturel. Ses travaux sont basés sur l’acquisition et le traitement de données spatiales tridimensionnelles géoréférencées en vue de leur intégration dans les maquettes numériques 3D (BIM). La documentation 3D du patrimoine couvre l’étude des systèmes et méthodologies d’acquisition et de traitements, de leurs principes, de leurs performances, de leurs précisions et limites. L’expertise qui en résulte est fondamentale pour prescrire, dans le cadre d’un projet de numérisation du patrimoine, les solutions adéquates, les modes opératoires, bonnes pratiques pour aboutir aux meilleurs données et produits possibles, en adéquation avec les spécifications définies a priori. La première partie de la thèse sera ainsi consacrée à l’intégration des données provenant de combinaisons originales de multiples capteurs pertinents pour un relevé en extérieur ou intérieur. Les systèmes et capteurs 3D actuels sont statiques ou mobiles, actifs ou passifs : systèmes géodésiques GNSS et inertiels, systèmes à base d’images, systèmes à balayage laser, etc. La caractérisation et l’évaluation des performances de ces systèmes ainsi que l’intégration de nouveaux capteurs (infrarouge thermique, multi- ou hyperspectraux, caméras 3D, radar) soulève la problématique de synchronisation et du recalage des données multi-résolutions et multi-échelles par une méthode appropriée de compensation en bloc. La question de la calibration et de l’orientation externe des capteurs, des méthodes de géoréférencement direct ou indirect, ainsi que de l’optimisation du protocole d’acquisition suivant les obstacles potentiels feront partie intégrante de cette première partie.
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| − | Les nuages de points ou modèles 3D géoréférencés issus des acquisitions seront ensuite intégrés dans un processus expérimental de modélisation d’ouvrages architecturaux. En partenariat avec le laboratoire CIMS (Carleton Immersive Media Studio, Projet New Values/New Tools) de l’Université de Carleton (Ottawa, Canada), la deuxième partie de la thèse contribuera à la documentation des différents objets et des méthodes de construction par une structuration des modèles avec une approche HBIM (Historical Building Information Modeling) tel que construit. Les travaux de modélisation géométrique et paramétrique des façades développés par l’équipe serviront de base à ces recherches.
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| − | Des bâtiments du patrimoine strasbourgeois (Kammerzell, Aubette, Oeuvre Notre Dame par ex.) pourront faire l’objet d’expérimentations dans cette thèse.
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| − | '''Directeur de thèse :''' [mailto:pierre.grussenmeyer@insa-strasbourg.fr '''Pierre GRUSSENMEYER''']
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| − | '''Profil de doctorant recherché :''' ingénieur géomètre topographe (INSA-ESGT-ESTP) ou équivalent
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| − | '''Profil enseignement (64h éq. TD):'''
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| − | * instruments et méthodes topographiques
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| − | * travaux pratiques de topographie
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| − | * calculs d’erreurs et compensation
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| − | Garants pédagogiques : Tania LANDES et Jacques LEDIG
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Sujet PFE : (février à août 2016) Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’éléments architecturaux dans des nuages de points
Dans le processus de création de maquette numérique (BIM) à partir de nuages de points, la reconnaissance d’objets est une étape importante (Tang et al., 2010). La création de BIM « tel que construit » consiste en effet en trois étapes : la modélisation de la géométrie, la reconnaissance d’objets et la création de relations entre les objets.
L’apprentissage automatique (ou Machine Learning en anglais), sous-domaine de l’informatique, est utilisé dans de nombreux domaines parmi lesquels on trouve la reconnaissance d’objets. Des algorithmes d’apprentissage sont utilisés pour la reconnaissance d’objets dans des nuages de points que ce soit dans des environnements urbains (Golovinskiy et al., 2009), des milieux industriels (Pang et al., 2015) ou encore à l’intérieur de bâtiments (Günther et al., 2015).
La reconnaissance d’objets 3D est un problème complexe (notamment lorsqu’on considère des scènes encombrées) pour plusieurs raisons : le rééchantillonnage souvent appliqué aux nuages de points fait perdre des détails sur les objets à petite échelle, le bruit présent dans les nuages ainsi que des surfaces partiellement masquées dégradent la performance de la reconnaissance. De nombreuses méthodes s’attachent à résoudre le problème de la reconnaissance d’objets 3D. Parmi les méthodes qui considèrent différents types d'objets, la plupart requiert des données d’entrée segmentées (Pang et al., 2013).
Dans le contexte de la thèse réalisée au sein du laboratoire ICube et traitant de l’automatisation du passage de nuages de points à des maquettes numériques, la reconnaissance d’objets est envisagé pour des éléments architecturaux et notamment les différentes portes et fenêtres présentes dans le bâtiment considéré. La zone de recherche est réduite puisqu’un processus de plusieurs segmentations permet déjà d’identifier les points appartenant au sol, au plafond, aux murs et aux objets présents dans le bâtiment. De plus, un algorithme permet de pré-localiser les portes.
Les objectifs du PFE sont dans un premier temps de créer une base de données d’exemples à partir d’un ou plusieurs jeux de données. L’étudiant sera également amené à réfléchir à un protocole de création de cette base de données au moment de l’acquisition. Puis dans un second temps, l’étudiant développera des algorithmes, en s’appuyant sur des outils d’apprentissage automatique, qui permettront de reconnaitre des éléments architecturaux dans des nuages segmentés au préalable.
Contact : Tania LANDES
