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Agnès Goudail. Archiviste-paléographe. Le centralisme artistique à l'« époque néoclassique » à travers les exemples de J.-P, Réattu, F. -X. Fabre et F. -M. Granet
No full textAgnès Goudail. Archiviste-paléographe. Le centralisme artistique à l'« époque néoclassique » à travers les exemples de J.-P, Réattu, F. -X. Fabre et F. -M. Granet. In: Histoire de l'art, N°37-38, 1997. Figures. pp. 130-131
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Obtient-on de meilleures performances lorsqu'un système d'imagerie est co-optimisé avec un algorithme de déconvolution non linéaire ? (Orale)
No full textInternational audienceLa co-conception consiste à optimiser un système d’imagerie en prenant en compte le modèle de scèneet de formation de l’image, le système d’imagerie (détecteur, optique) et la méthode d’extraction de l’informa-tion [1]. Depuis plusieurs années, notre équipe co-conçoit des masques de phase pour augmenter la profondeurde champ des systèmes optiques où le produit final est une image restaurée ou reconstruite [2, 3]. Ces masquesproduisent une image intermédiaire floue, mais dont la qualité est indépendante de la position axiale de l’objet.Il est alors possible en appliquant une déconvolution unique de reconstruire l’objet, quelle que soit la profondeurà laquelle il se situe. Cette approche de co-optimisation peut être formulée de manière rigoureuse en définissantle critère d’optimisation de la fonction de phase du masque comme la différence quadratique moyenne entreune image idéalement nette et l’image délivrée par le système après déconvolution [4, 5, 6].En général, on préfère optimiser les masques à l’aide d’un critère dont l’expression est analytique, cequi accélère considérablement l’étape d’optimisation. Cependant le critère suppose que la déconvolution estréalisée à l’aide d’un filtre de Wiener. Or, les algorithmes de déconvolution non linéaires sont connus pouravoir de meilleures performances. La question se pose donc de savoir si de meilleures performances d’imageriepeuvent être obtenues avec un système optique optimisé à l’aide d’un algorithme de déconvolution non linéaire(pris en compte directement dans le critère d’optimisation) au lieu d’un algorithme linéaire.Pour répondre à cette question, nous proposons de comparer les résultats obtenus pour des masques dephase optimisé sur la base d’un filtre de Wiener avec ceux dont le critère d’optimisation repose sur un algo-rithme non linéaire. Nous avons choisi la déconvolution par moindres carrés régularisée par variation totalepuisqu’il s’agit d’une approche bien connue, bien documentée et efficace, largement utilisée à des fins de pré-servation des bords [7]. Nous montrons que les masques obtenus en optimisant les deux critères sont identiqueset proposons une conjecture pour expliquer ce comportement [8]. Ce résultat est important car il justifie unepratique fréquente en co-conception qui consiste à optimiser un système avec un critère analytique simple basésur une déconvolution linéaire et à restaurer les images obtenues avec un algorithme de déconvolution nonlinéaire [9].[1] D. G. Stork and M. D. Robinson, “Theoretical foundations for joint digital-optical analysis of electro-opticalimaging systems,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B64–B75, Apr 2008.[2] F. Diaz, M.-S. L. Lee, X. Rejeaunier, G. Lehoucq, F. Goudail, B. Loiseaux, S. Bansropun, J. Rollin, E. Debes, andP. Mils, “Real-time increase in depth of field of an uncooled thermal camera using several phase-mask technolo-gies,”Opt. Lett., vol. 36, pp. 418–420, Feb 2011.[3] M.-A. Burcklen, F. Diaz, F. Leprêtre, J. Rollin, A. Delboulbé, M.-S. L. Lee, B. Loiseaux, A. Koudoli, S. Denel,P. Millet, F. Duhem, F. Lemonnier, H. Sauer, and F. Goudail, “Experimental demonstration of extended depth-of-field f/1.2 visible High Definition camera with jointly optimized phase mask and real-time digital processing,”Journal of the European Optical Society : Rapid publications, vol. 10, p. 15046, 2015.[4] T. Mirani, M. P. Christensen, S. C. Douglas, D. Rajan, and S. L. Wood, “Optimal co-design of computationalimaging system,” inProceedings. (ICASSP ’05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and SignalProcessing, 2005., vol. 2, pp. ii/597–ii/600 Vol. 2, March 2005.[5] M. D. Robinson and D. G. Stork, “Joint Design of Lens Systems and Digital Image Processing,” inInternationalOptical Design, p. WB4, Optical Society of America, 2006.[6] T. Mirani, D. Rajan, M. P. Christensen, S. C. Douglas, and S. L. Wood, “Computational imaging systems : jointdesign and end-to-end optimality,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B86–B103, Apr 2008.[7] D. M. Titterington, “Common Structure of Smoothing Techniques in Statistics,”International Statistical Review,vol. 53, no. 2, pp. 141–170, 1985.[8] O. Lévêque, C. Kulcsár, and F. Goudail, “Comparison of linear and nonlinear deconvolution algorithms for co-optimization of depth-of-field enhancing binary phase masks,”OSA Continuum, vol. 4, pp. 589–601, Feb 2021.[9] J. Portilla and S. Barbero, “Hybrid digital-optical imaging design for reducing surface asphericity cost while kee-ping high performance ,” inComputational Optics II(D. G. Smith, F. Wyrowski, and A. Erdmann, eds.), vol. 10694,pp. 28 – 37, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2018
Obtient-on de meilleures performances lorsqu'un système d'imagerie est co-optimisé avec un algorithme de déconvolution non linéaire ? (Orale)
No full textInternational audienceLa co-conception consiste à optimiser un système d’imagerie en prenant en compte le modèle de scèneet de formation de l’image, le système d’imagerie (détecteur, optique) et la méthode d’extraction de l’informa-tion [1]. Depuis plusieurs années, notre équipe co-conçoit des masques de phase pour augmenter la profondeurde champ des systèmes optiques où le produit final est une image restaurée ou reconstruite [2, 3]. Ces masquesproduisent une image intermédiaire floue, mais dont la qualité est indépendante de la position axiale de l’objet.Il est alors possible en appliquant une déconvolution unique de reconstruire l’objet, quelle que soit la profondeurà laquelle il se situe. Cette approche de co-optimisation peut être formulée de manière rigoureuse en définissantle critère d’optimisation de la fonction de phase du masque comme la différence quadratique moyenne entreune image idéalement nette et l’image délivrée par le système après déconvolution [4, 5, 6].En général, on préfère optimiser les masques à l’aide d’un critère dont l’expression est analytique, cequi accélère considérablement l’étape d’optimisation. Cependant le critère suppose que la déconvolution estréalisée à l’aide d’un filtre de Wiener. Or, les algorithmes de déconvolution non linéaires sont connus pouravoir de meilleures performances. La question se pose donc de savoir si de meilleures performances d’imageriepeuvent être obtenues avec un système optique optimisé à l’aide d’un algorithme de déconvolution non linéaire(pris en compte directement dans le critère d’optimisation) au lieu d’un algorithme linéaire.Pour répondre à cette question, nous proposons de comparer les résultats obtenus pour des masques dephase optimisé sur la base d’un filtre de Wiener avec ceux dont le critère d’optimisation repose sur un algo-rithme non linéaire. Nous avons choisi la déconvolution par moindres carrés régularisée par variation totalepuisqu’il s’agit d’une approche bien connue, bien documentée et efficace, largement utilisée à des fins de pré-servation des bords [7]. Nous montrons que les masques obtenus en optimisant les deux critères sont identiqueset proposons une conjecture pour expliquer ce comportement [8]. Ce résultat est important car il justifie unepratique fréquente en co-conception qui consiste à optimiser un système avec un critère analytique simple basésur une déconvolution linéaire et à restaurer les images obtenues avec un algorithme de déconvolution nonlinéaire [9].[1] D. G. Stork and M. D. Robinson, “Theoretical foundations for joint digital-optical analysis of electro-opticalimaging systems,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B64–B75, Apr 2008.[2] F. Diaz, M.-S. L. Lee, X. Rejeaunier, G. Lehoucq, F. Goudail, B. Loiseaux, S. Bansropun, J. Rollin, E. Debes, andP. Mils, “Real-time increase in depth of field of an uncooled thermal camera using several phase-mask technolo-gies,”Opt. Lett., vol. 36, pp. 418–420, Feb 2011.[3] M.-A. Burcklen, F. Diaz, F. Leprêtre, J. Rollin, A. Delboulbé, M.-S. L. Lee, B. Loiseaux, A. Koudoli, S. Denel,P. Millet, F. Duhem, F. Lemonnier, H. Sauer, and F. Goudail, “Experimental demonstration of extended depth-of-field f/1.2 visible High Definition camera with jointly optimized phase mask and real-time digital processing,”Journal of the European Optical Society : Rapid publications, vol. 10, p. 15046, 2015.[4] T. Mirani, M. P. Christensen, S. C. Douglas, D. Rajan, and S. L. Wood, “Optimal co-design of computationalimaging system,” inProceedings. (ICASSP ’05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and SignalProcessing, 2005., vol. 2, pp. ii/597–ii/600 Vol. 2, March 2005.[5] M. D. Robinson and D. G. Stork, “Joint Design of Lens Systems and Digital Image Processing,” inInternationalOptical Design, p. WB4, Optical Society of America, 2006.[6] T. Mirani, D. Rajan, M. P. Christensen, S. C. Douglas, and S. L. Wood, “Computational imaging systems : jointdesign and end-to-end optimality,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B86–B103, Apr 2008.[7] D. M. Titterington, “Common Structure of Smoothing Techniques in Statistics,”International Statistical Review,vol. 53, no. 2, pp. 141–170, 1985.[8] O. Lévêque, C. Kulcsár, and F. Goudail, “Comparison of linear and nonlinear deconvolution algorithms for co-optimization of depth-of-field enhancing binary phase masks,”OSA Continuum, vol. 4, pp. 589–601, Feb 2021.[9] J. Portilla and S. Barbero, “Hybrid digital-optical imaging design for reducing surface asphericity cost while kee-ping high performance ,” inComputational Optics II(D. G. Smith, F. Wyrowski, and A. Erdmann, eds.), vol. 10694,pp. 28 – 37, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2018
Obtient-on de meilleures performances lorsqu'un système d'imagerie est co-optimisé avec un algorithme de déconvolution non linéaire ? (Orale)
No full textInternational audienceLa co-conception consiste à optimiser un système d’imagerie en prenant en compte le modèle de scèneet de formation de l’image, le système d’imagerie (détecteur, optique) et la méthode d’extraction de l’informa-tion [1]. Depuis plusieurs années, notre équipe co-conçoit des masques de phase pour augmenter la profondeurde champ des systèmes optiques où le produit final est une image restaurée ou reconstruite [2, 3]. Ces masquesproduisent une image intermédiaire floue, mais dont la qualité est indépendante de la position axiale de l’objet.Il est alors possible en appliquant une déconvolution unique de reconstruire l’objet, quelle que soit la profondeurà laquelle il se situe. Cette approche de co-optimisation peut être formulée de manière rigoureuse en définissantle critère d’optimisation de la fonction de phase du masque comme la différence quadratique moyenne entreune image idéalement nette et l’image délivrée par le système après déconvolution [4, 5, 6].En général, on préfère optimiser les masques à l’aide d’un critère dont l’expression est analytique, cequi accélère considérablement l’étape d’optimisation. Cependant le critère suppose que la déconvolution estréalisée à l’aide d’un filtre de Wiener. Or, les algorithmes de déconvolution non linéaires sont connus pouravoir de meilleures performances. La question se pose donc de savoir si de meilleures performances d’imageriepeuvent être obtenues avec un système optique optimisé à l’aide d’un algorithme de déconvolution non linéaire(pris en compte directement dans le critère d’optimisation) au lieu d’un algorithme linéaire.Pour répondre à cette question, nous proposons de comparer les résultats obtenus pour des masques dephase optimisé sur la base d’un filtre de Wiener avec ceux dont le critère d’optimisation repose sur un algo-rithme non linéaire. Nous avons choisi la déconvolution par moindres carrés régularisée par variation totalepuisqu’il s’agit d’une approche bien connue, bien documentée et efficace, largement utilisée à des fins de pré-servation des bords [7]. Nous montrons que les masques obtenus en optimisant les deux critères sont identiqueset proposons une conjecture pour expliquer ce comportement [8]. Ce résultat est important car il justifie unepratique fréquente en co-conception qui consiste à optimiser un système avec un critère analytique simple basésur une déconvolution linéaire et à restaurer les images obtenues avec un algorithme de déconvolution nonlinéaire [9].[1] D. G. Stork and M. D. Robinson, “Theoretical foundations for joint digital-optical analysis of electro-opticalimaging systems,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B64–B75, Apr 2008.[2] F. Diaz, M.-S. L. Lee, X. Rejeaunier, G. Lehoucq, F. Goudail, B. Loiseaux, S. Bansropun, J. Rollin, E. Debes, andP. Mils, “Real-time increase in depth of field of an uncooled thermal camera using several phase-mask technolo-gies,”Opt. Lett., vol. 36, pp. 418–420, Feb 2011.[3] M.-A. Burcklen, F. Diaz, F. Leprêtre, J. Rollin, A. Delboulbé, M.-S. L. Lee, B. Loiseaux, A. Koudoli, S. Denel,P. Millet, F. Duhem, F. Lemonnier, H. Sauer, and F. Goudail, “Experimental demonstration of extended depth-of-field f/1.2 visible High Definition camera with jointly optimized phase mask and real-time digital processing,”Journal of the European Optical Society : Rapid publications, vol. 10, p. 15046, 2015.[4] T. Mirani, M. P. Christensen, S. C. Douglas, D. Rajan, and S. L. Wood, “Optimal co-design of computationalimaging system,” inProceedings. (ICASSP ’05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and SignalProcessing, 2005., vol. 2, pp. ii/597–ii/600 Vol. 2, March 2005.[5] M. D. Robinson and D. G. Stork, “Joint Design of Lens Systems and Digital Image Processing,” inInternationalOptical Design, p. WB4, Optical Society of America, 2006.[6] T. Mirani, D. Rajan, M. P. Christensen, S. C. Douglas, and S. L. Wood, “Computational imaging systems : jointdesign and end-to-end optimality,”Appl. Opt., vol. 47, pp. B86–B103, Apr 2008.[7] D. M. Titterington, “Common Structure of Smoothing Techniques in Statistics,”International Statistical Review,vol. 53, no. 2, pp. 141–170, 1985.[8] O. Lévêque, C. Kulcsár, and F. Goudail, “Comparison of linear and nonlinear deconvolution algorithms for co-optimization of depth-of-field enhancing binary phase masks,”OSA Continuum, vol. 4, pp. 589–601, Feb 2021.[9] J. Portilla and S. Barbero, “Hybrid digital-optical imaging design for reducing surface asphericity cost while kee-ping high performance ,” inComputational Optics II(D. G. Smith, F. Wyrowski, and A. Erdmann, eds.), vol. 10694,pp. 28 – 37, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2018
[Newspaper Clipping: Author Claims Evidence of Second JFK Assassin #1]
No full textNewspaper article titled "Author Claims Evidence of Second JFK Assassin." The article states that author Richard J. Whalen concluded "that there is circumstantial evidence to support the theory of a second assassin in the shooting of President John F. Kennedy.
Quelle influence peut avoir le modèle d'imagerie sur l'optimisation de masques de phase augmentant la profondeur de champ en microscopie de localisation ? (Orale)
No full textInternational audienceLa profondeur d'imagerie en microscopie PALM, de l'anglais photo-activated localization microscopy, est fortement limitée par la profondeur de champ (PdC) naturelle de l'objectif utilisé. Celle-ci est très courte car l'ouverture numérique de l'objectif doit être grande pour maximiser la résolution latérale des images acquises. Plusieurs approches ont été étudiées pour étendre cette PdC, l'une d'entre elle consiste à placer un masque de phase dans le diaphragme de l'objectif [1, 2]. Nous avons récemment proposé des masques de phase binaires annulaires, faciles à fabriquer, basés sur cette approche. Après une optimisation des masques et un traitement numérique approprié des images acquises, nous avons montré que la PdC en microscopie PALM pouvait être améliorée d'un facteur trois [3, 4].Pour optimiser ces masques et caractériser leurs performances, la défocalisation est généralement modélisée par un simple terme de phase quadratique dans le plan pupillaire [5]. Cependant, ce modèle ne prend pas en compte deux caractéristiques essentielles des configurations de microscopie de localisation : une ouverture numérique très élevée et un écart possible entre les indices de réfraction nominaux du liquide d'immersion et de l'échantillon biologique étudié. Il existe des modèles scalaires ou vectoriels bien plus précis qui prennent mieux en compte ces caractéristiques d'imagerie. Une question importante se pose donc : quelle influence peut avoir le modèle d'imagerie sur l'optimisation des masques de phase dans cette application ?Nous montrons tout d'abord qu'avec le modèle de formation d'image de Gibson & Lanni (GL) [6], plus réaliste qu'un simple terme de phase quadratique, l'extension de PdC se trouve simplement réduite par un facteur d'échelle dépendant de l'ouverture numérique. Nous montrons ensuite que si ce facteur d'échelle est correctement pris en compte, les masques optimisés avec le modèle quadratique restent optimaux dans le cadre du modèle GL. Ce résultat est important car il permet l'utilisation de masques génériques optimisés à l'aide du modèle quadratique approché sans requérir une connaissance précise de la configuration du microscope utilisé.[1] S. R. P. Pavani, M. A. Thompson, J. S. Biteen, S. J. Lord, N. Liu, R. J. Twieg, R. Piestun, and W. E. Moerner, "Three-dimensional, single-molecule fluorescence imaging beyond the diffraction limit by using a double-helix point spread function," Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 106, no. 9, pp. 2995?2999, 2009.[2] Y. Shechtman, S. J. Sahl, A. S. Backer, and W. E. Moerner, "Optimal Point Spread Function Design for 3D Imaging," Phys. Rev. Lett., vol. 113, p. 133902, Sep 2014.3] O. Lévêque, C. Kulcsár, H. Sauer, A. Lee, P. Bon, L. Cognet, and F. Goudail, "Can phase masks extend depth-of-field in localization microscopy ?," in Unconventional Optical Imaging II (C. Fournier, M. P. Georges, and G. Popescu, eds.), vol. 11351, pp. 50-58, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2020.[4] O. Lévêque, C. Kulcsár, A. Lee, H. Sauer, A. Aleksanyan, P. Bon, L. Cognet, and F. Goudail, "Co-designedannular binary phase masks for depth-of-field extension in single-molecule localization microscopy," Opt. Express, vol. 28, pp. 32426?32446, Oct 2020.[5] J. W. Goodman, Introduction to Fourier optics. W.H. Freeman & Company, 4th édition. ed., 2017.[6] S. F. Gibson and F. Lanni, "Experimental test of an analytical model of aberration in an oil-immersion objective lens used in three-dimensional light microscopy," J. Opt. Soc. Am. A, vol. 9, pp. 154?166, Jan 1992
Quelle influence peut avoir le modèle d'imagerie sur l'optimisation de masques de phase augmentant la profondeur de champ en microscopie de localisation ? (Orale)
No full textInternational audienceLa profondeur d'imagerie en microscopie PALM, de l'anglais photo-activated localization microscopy, est fortement limitée par la profondeur de champ (PdC) naturelle de l'objectif utilisé. Celle-ci est très courte car l'ouverture numérique de l'objectif doit être grande pour maximiser la résolution latérale des images acquises. Plusieurs approches ont été étudiées pour étendre cette PdC, l'une d'entre elle consiste à placer un masque de phase dans le diaphragme de l'objectif [1, 2]. Nous avons récemment proposé des masques de phase binaires annulaires, faciles à fabriquer, basés sur cette approche. Après une optimisation des masques et un traitement numérique approprié des images acquises, nous avons montré que la PdC en microscopie PALM pouvait être améliorée d'un facteur trois [3, 4].Pour optimiser ces masques et caractériser leurs performances, la défocalisation est généralement modélisée par un simple terme de phase quadratique dans le plan pupillaire [5]. Cependant, ce modèle ne prend pas en compte deux caractéristiques essentielles des configurations de microscopie de localisation : une ouverture numérique très élevée et un écart possible entre les indices de réfraction nominaux du liquide d'immersion et de l'échantillon biologique étudié. Il existe des modèles scalaires ou vectoriels bien plus précis qui prennent mieux en compte ces caractéristiques d'imagerie. Une question importante se pose donc : quelle influence peut avoir le modèle d'imagerie sur l'optimisation des masques de phase dans cette application ?Nous montrons tout d'abord qu'avec le modèle de formation d'image de Gibson & Lanni (GL) [6], plus réaliste qu'un simple terme de phase quadratique, l'extension de PdC se trouve simplement réduite par un facteur d'échelle dépendant de l'ouverture numérique. Nous montrons ensuite que si ce facteur d'échelle est correctement pris en compte, les masques optimisés avec le modèle quadratique restent optimaux dans le cadre du modèle GL. Ce résultat est important car il permet l'utilisation de masques génériques optimisés à l'aide du modèle quadratique approché sans requérir une connaissance précise de la configuration du microscope utilisé.[1] S. R. P. Pavani, M. A. Thompson, J. S. Biteen, S. J. Lord, N. Liu, R. J. Twieg, R. Piestun, and W. E. Moerner, "Three-dimensional, single-molecule fluorescence imaging beyond the diffraction limit by using a double-helix point spread function," Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 106, no. 9, pp. 2995?2999, 2009.[2] Y. Shechtman, S. J. Sahl, A. S. Backer, and W. E. Moerner, "Optimal Point Spread Function Design for 3D Imaging," Phys. Rev. Lett., vol. 113, p. 133902, Sep 2014.3] O. Lévêque, C. Kulcsár, H. Sauer, A. Lee, P. Bon, L. Cognet, and F. Goudail, "Can phase masks extend depth-of-field in localization microscopy ?," in Unconventional Optical Imaging II (C. Fournier, M. P. Georges, and G. Popescu, eds.), vol. 11351, pp. 50-58, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2020.[4] O. Lévêque, C. Kulcsár, A. Lee, H. Sauer, A. Aleksanyan, P. Bon, L. Cognet, and F. Goudail, "Co-designedannular binary phase masks for depth-of-field extension in single-molecule localization microscopy," Opt. Express, vol. 28, pp. 32426?32446, Oct 2020.[5] J. W. Goodman, Introduction to Fourier optics. W.H. Freeman & Company, 4th édition. ed., 2017.[6] S. F. Gibson and F. Lanni, "Experimental test of an analytical model of aberration in an oil-immersion objective lens used in three-dimensional light microscopy," J. Opt. Soc. Am. A, vol. 9, pp. 154?166, Jan 1992
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