Compression 1D en holographie numérique en ligne: optimisation du positionnement des images jumelles et diminution du taux d'obscuration - Fédération Fabri de Peiresc
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Compression 1D en holographie numérique en ligne: optimisation du positionnement des images jumelles et diminution du taux d'obscuration

Résumé

La densité maximale de particules observables par holographie numérique en ligne (HNL) est à priori limitée par le taux de remplissage du capteur par les hologrammes. Partant de cette hypothèse, les auteurs ont mis au point une méthode de compression optique unidimensionnelle permettant de réduire l'empreinte des hologrammes sur le capteur. Son efficacité est tout d'abord étudiée numériquement, au moyen d'un modèle de propagation et de rétropropagation basé sur les intégrales de Rayleigh-Sommerfeld et le formalisme matriciel ABCD, puis expérimentalement, sur des gouttes piégées dans un champ acoustique ou pulvérisées. Les différents résultats obtenus montrent effectivement une réduction très significative du taux de remplissage du capteur. En revanche, par rétropropagation directe, les gains en termes de granulométrie et de positionnement des particules sont beaucoup plus tenus qu'attendus. La méthode permet néanmoins d'améliorer les critères d'échantillonnage du champ reconstruit ainsi que de réduire les effets délétères des « images jumelles ». Les auteurs pensent que cette méthode de compression optique, en limitant les interférences entre hologrammes, devrait être beaucoup plus intéressante pour les méthodes de restitution paramétriques et inverses.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04797713 , version 1 (22-11-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04797713 , version 1

Citer

F. R.A. Onofri, Paul Bresson, Fabrice Lamadie, Lilian Chabrol. Compression 1D en holographie numérique en ligne: optimisation du positionnement des images jumelles et diminution du taux d'obscuration. CFTL 2024 - Congrès Francophone de Techniques Laser, M. Elhajem; S. Simoens, Sep 2024, Lyon, France. ⟨hal-04797713⟩
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