(English) The objective of the PhD project is to develop deep reconstruction algorithms for hyperspectral optical imaging. The main limitations of our current imaging device is its relatively low imaging speed and spatial resolution. Therefore, the main objectives of the PhD project will be to develop algorithms that can i) reconstruct hypercubes without motion artifacts and ii) merge high-spatial-resolution and high-spectral-resolution measurements. The algorithms will be integrated to SPyRiT, an open-source Python package for image reconstruction.

Keywords:  Inverse problem, image reconstruction, deep learning, unrolled networks, plug-and-play networks, computational optics, hyperspectral imaging.

Detailed offer: https://www.creatis.insa-lyon.fr/~ducros/WebPage/spi/2023_PhD_ULHYB_en.pdf

(Français) Le but de ce doctorat consiste à concevoir des algorithmes basés sur des techniques d’apprentissage pour l'imagerie hyperspectrale dans le domaine du visible. Actuellement, la principale limitation de notre dispositif d'imagerie est une faible cadence d'imagerie ou une faible résolution spatiale. Les principaux objectifs de ce projet sont de développer des algorithmes capables de i) reconstruire des hypercubes sans artefacts de mouvement et ii) fusionner des mesures à haute résolution spatiale avec des mesures à haute résolution spectrale. Ces algorithmes seront ensuite intégrés à SPyRiT, un paquet Python open source destiné à la reconstruction d'images.

Mots-clefs : Problème inverse, reconstruction d'images, apprentissage profond, réseaux de neurones déroulés et plug-and-play, imagerie hyperspectrale.

Offre détaillée : https://www.creatis.insa-lyon.fr/~ducros/WebPage/spi/2023_PhD_ULHYB_fr.pdf