Bien que les algorithmes de débruitage d'images aient fait l'objet de recherches et de progrès approfondis au cours des dernières décennies, les techniques de débruitage classiques nécessitent souvent de nombreuses itérations pour leur inférence, ce qui les rend moins adaptées aux applications en temps réel.

L'avènement des réseaux de neurones profonds (DNN) a marqué le début d'un changement de paradigme, permettant le développement d'approches non itératives de débruitage d'images numériques à action directe.

Ces méthodes basées sur le DNN présentent une efficacité remarquable, atteignant des performances en temps réel tout en conservant une précision de débruitage élevée. Cependant, ces débruiteurs numériques basés sur l'apprentissage profond nécessitent un compromis, exigeant des unités de traitement graphique (GPU) coûteuses, gourmandes en ressources et en énergie pour leur fonctionnement.

Dans un article publié dans Light :Science &Applications , une équipe de chercheurs dirigée par les professeurs Aydogan Ozcan et Mona Jarrahi de l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA), aux États-Unis, et le professeur Kaan Akşit de l'University College de Londres (UCL), au Royaume-Uni, a développé un débruiteur d'image physique comprenant des couches diffractives spatialement conçues. pour traiter les images d'entrée bruitées à la vitesse de la lumière et synthétiser des images débruitées dans son champ de vision de sortie sans aucun calcul numérique.

Après une formation unique sur un ordinateur, le processeur visuel résultant avec ses couches diffractives passives est fabriqué, formant un débruiteur d'image physique qui disperse les modes optiques associés au bruit indésirable ou aux artefacts spatiaux des images d'entrée.

Grâce à sa conception optimisée, ce processeur visuel diffractif préserve les modes optiques représentant les caractéristiques spatiales souhaitées des images d'entrée avec un minimum de distorsions.

En conséquence, il synthétise instantanément des images débruitées dans son champ de vision de sortie sans qu'il soit nécessaire de numériser, de stocker ou de transmettre une image pour qu'un processeur numérique agisse dessus. L'efficacité de cette approche de débruitage d'image entièrement optique a été validée en supprimant le bruit poivre et sel des images d'entrée codées en intensité et en phase.

De plus, ce cadre de débruitage d'image physique a été démontré expérimentalement en utilisant un rayonnement térahertz et un débruiteur diffractif fabriqué en 3D.

Ce cadre de débruitage d'image entièrement optique offre plusieurs avantages importants, tels qu'une faible consommation d'énergie, une vitesse ultra élevée et une taille compacte.

L'équipe de recherche estime que le succès de ces débruiteurs d'images entièrement optiques peut catalyser le développement de processeurs visuels entièrement optiques adaptés pour résoudre divers problèmes inverses d'imagerie et de détection.

Plus d'informations : Çağatay Işıl et al, Débruitage d'image entièrement optique à l'aide d'un processeur visuel diffractif, Light :Science &Applications (2024). DOI : 10.1038/s41377-024-01385-6

Fourni par l'UCLA Engineering Institute for Technology Advancement