Traitement des images

Pour chacune des images de la lumière collectée vers l’avant et prises avec la caméra CCD1, un premier traitement est effectué afin de donner une valeur unique à chacun des

pixels de l’image. À l’aide de la formule I= 0.05R + 0.05G + 0.90B, cette nouvelle image est convertie en teintes de gris et peut maintenant être évaluée par une fonction d’optimisa- tion. Avant d’évaluer à l’aide de la fonction d’optimisation, la position d’optimisation (x0,

y₀) est déterminée par l’ordinateur, correspondant aux coordonnées où l’intensité conver- tie en teintes de gris est maximale. La fonction d’optimisation (équation 2.1) permet à l’ordinateur d’évaluer et de classer l’intensité de la fluorescence à l’intérieur de la cellule d’observation. À l’aide de la fonction d’optimisation, l’ordinateur associe une valeur qui

représente l’action positive ou négative du masque de phase particulier sur le profil de filamentation, via la fluorescence. Plus cette valeur est élevée, plus l’action de ce masque de phase particulier est positive sur la fluorescence. La fonction d’optimisation provient d’un travail de He et al. (2015) et la valeur retournée est nommée Figure de Mérite (FOM en anglais). FOM=

_∑

où Ii j est la valeur de l’intensité en teintes de gris du pixel (i,j), x0et y0correspondent à la

position de la cible d’optimisation et n correspond à un facteur de puissance, permettant d’ajuster la pondération des pixels éloignés de la cible d’optimisation.

La fonction d’optimisation 2.1 permet de sommer la valeur de l’ensemble des pixels (dans une petite région autour du maximum) tout en accordant une pondération différente npour les pixels en fonction de leur distance par rapport à la position du maximum d’in- tensité. Pour l’ensemble des expériences, une valeur de n= 8 a été utilisée afin d’accorder une pondération plus importante aux pixels très près du centre tout en s’assurant que la contribution des pixels éloignés ne soit pas négligeable. Ainsi, une bonne différence est observée lors de l’évaluation de la FOM pour une image intense et dense comparée à une image de fluorescence étendue et peu intense.

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ÉSULTATS

3.1 Contrôle de la phase par SLM

Le modulateur spatial de la lumière est un outil très puissant car il permet d’associer la rapidité et le contrôle fin de l’informatique que l’on applique à la réalisation de différents types de fonctions optiques grâce au contrôle de la phase d’une impulsion laser. Par contre, avant d’établir la communication entre l’ordinateur et le SLM, il faut programmer un cer- tain protocole de communication afin de bien implémenter la fonction optique désirée. Ainsi, la première tâche de mon projet de maîtrise a été d’établir un programme informa- tique permettant à l’ordinateur de créer divers masques de phase et de les afficher sur le SLM. Par la suite, l’établissement des algorithmes ainsi que d’autres fonctions de contrôle du SLM sont venus s’ajouter au programme de contrôle de la phase. Des exemples de fonctions optiques, réalisées dans le cadre de mes travaux de maîtrise, sont décrites dans les sous-sections suivantes.

Le programme de contrôle de la phase par SLM a été réalisé à l’aide du language de programmation Labview 2013 et avec l’aide des techniciens du Service des Technologies de l’Information et des Communications (STIC) de la FMSS. Un exemple de l’interface réalisé est présenté aux figures 3.1 et 3.2 sous la forme d’une capture d’écran.

Sur l’écran principal, la partie supérieure droite (figure 3.1) est réservée pour le masque de phase en cours d’utilisation tandis que la partie inférieure comprend une fonction per- mettant de créer un masque de phase à partir d’une fonction de phase pré-enregistrée (voir la section 3.1.2) ou alors, complètement aléatoire. Il y a également des options permet- tant la sauvegarde ou la lecture d’un masque de phase sur l’ordinateur, en format image ou sous un format de données. Par la suite, une courte section permet de spécifier la lon- gueur d’onde utilisée ainsi que la résolution souhaitée sur le SLM. La section médiane gère les paramètres reliées aux algorithmes de contrôle de la phase ainsi que l’algorithme «Scanning» (détaillée à la section 3.2). Comme le montre l’exemple sur la capture d’écran, l’algorithme génétique est sélectionné et ses paramètres (taille de la population, taux de mutation initial et final, etc.) doivent être spécifiés. Plus bas, on trouve une section per- mettant de spécifier la région d’intérêt ainsi que le paramètre n de l’équation 2.1 pour le traitement des images et finalement, un bouton permettant le lancement de l’algorithme. La partie gauche de l’interface (figure 3.2) est réservée aux détecteurs disponibles : Ca-

FIGURE 3.1 – Capture d’écran du programme de contrôle du SLM. Portion droite de l’interface.

méra CCD, GRENOUILLE et un spectromètre. Chacun de ces détecteurs est initialisé séparément et dispose de sa fenêtre personnelle permettant d’ajuster les divers paramètres de ce détecteur. Par exemple, le détecteur le plus couramment utilisé est la Caméra CCD car elle permet l’évaluation de l’intensité de la fluorescence comme paramètre d’optimi- sation et on retrouve les paramètres comme le temps d’exposition, la vitesse d’obturation, la sensibilité, etc. En dernier lieu, l’image prise avec la caméra CCD et sa région d’intérêt sont reproduites dans la partie inférieure gauche de l’écran de contrôle, afin de suivre fa- cilement ce que capture la caméra.

FIGURE 3.2 – Capture d’écran du programme de contrôle du

SLM. Portion gauche de l’interface.