Brevet FR3152592A1 — publié le 20250307

L’invention concerne un procédé d’obtention d’une image haute résolution d’un échantillon (2) comprenant les étapes suivantes : - a) génération d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée, - b) exposition de l’échantillon à la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, - c) acquisition d’une pluralité d’images basse résolution de l’échantillon par un dispositif de capture d’image (40), chaque image basse résolution étant acquise pendant que l’échantillon est exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de la séquence, - d) calcul d’une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - e) détermination, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, d’un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - f) détermination de l’image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, un écart entre le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’obtention d’une image haute résolution d’un échantillon Domaine technique de l'invention La présente invention concerne de manière générale le domaine de la microscopie. Elle concerne plus particulièrement un procédé d’obtention d’une image haute résolution d’un échantillon Elle concerne également un dispositif d’imagerie adapté à mettre en œuvre ce procédé. L’invention trouve une application particulièrement avantageuse dans la réalisation de dispositifs optiques permettant de dépasser la limite de diffraction. Etat de la technique La microscopie, notamment de fluorescence, est un outil majeur en biologie cellulaire. Pourtant, sa résolution est limitée par la diffraction à environ 300 nm dans le visible, ce qui est souvent insuffisant pour l’étude des macromolécules biologiques. Au cours des deux dernières décennies, plusieurs techniques d'imagerie de fluorescence à super-résolution ont été mises au point pour dépasser la limite de diffraction, parmi lesquelles l’émission stimulée (STED), la microscopie de localisation à molécule unique (STORM ou PALM), la microscopie à illumination structurée (connue sous l’acronyme anglais de SIM pour « Structured Illumination Microscopy ») ou la microscopie à balayage (connue sous l’acronyme anglais de ISM pour « Image Scanning Microscopy »). Chacune de ces techniques présente des inconvénients qui limitent leur applicabilité, en particulier pour l’observation du vivant puisque leur éclairage intense ou leur temps d'acquisition prolongé est nuisible aux cellules vivantes. De plus, la difficulté de leur mise en œuvre rend leur utilisation dépendante de la supervision d'experts spécialisés. Les technologies SIM et ISM sont actuellement les technologies les plus largement déployées pour l'imagerie du vivant à haute résolution spatiale et temporelle. Une image SIM ou ISM, pouvant être qualifiée de super-résolue, est formée numériquement à partir de plusieurs images basse résolution obtenues pour différentes positions et orientations d'une illumination harmonique ou autre, telle qu’une grille de lumière, par rapport à l’échantillon (l’objet à imager). Ainsi, la reconstruction numérique d’images SIM ou ISM repose sur une connaissance précise des illuminations (structure, position, orientation). La technologie SIM ou ISM exige par conséquent une calibration minutieuse du système et un contrôle rigoureux des illuminations sur l’échantillon. De plus, des aberrations provoquées par l'échantillon lui-même peuvent déformer les illuminations, ce qui fausse alors la reconstruction de l'image. Récemment, il a été proposé de remplacer des illuminations déterministes par des illuminations aléatoires non contrôlées (i.e. totalement aléatoires). Cette technique est couramment appelée RIM d’après l’acronyme anglais « Random Illumination Microscopy ». La limite principale de la technique RIM réside dans le nombre élevé d’illuminations et donc d’images basse résolution (plus d’une centaine) nécessaires à une reconstruction correcte. En effet, l’algorithme de reconstruction requiert de déterminer, ou du moins d’approcher, la covariance asymptotique des illuminations aléatoires (i.e. la covariance obtenue pour un nombre infini d'illuminations). Or, la covariance obtenue avec un nombre fini d’illuminations aléatoires converge lentement vers sa valeur asymptotique. Ce nombre élevé d’images, bien qu’il contribue à la robustesse de la méthode, limite les capacités de la technique RIM pour faire de l’imagerie à haute résolution temporelle. Présentation de l'invention Dans ce contexte, la présente invention propose un procédé d’obtention d’une image haute résolution d’un échantillon comprenant les étapes suivantes : a) génération d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée, b) exposition de l’échantillon à la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, c) acquisition d’une pluralité d’images basse résolution de l’échantillon par un dispositif de capture d’image, chaque image basse résolution étant acquise pendant que l’échantillon est exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de la séquence, d) calcul d’une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, e) détermination, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, d’un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, f) détermination de l’image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, un écart entre le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution. Les définitions suivantes permettent d’appréhender la signification de plusieurs notions de base de l’invention. Un moment empirique d’une séquence de M éléments (les éléments, appelés u m avec m=1...M, sont des données par exemple sous forme de tableaux, et représentent par exemple des images d’un échantillon enregistrées pour M différentes illuminations ou directement l’intensité des M différentes illuminations en tout point de l’échantillon) associé à un opérateur Q (qui est une fonction agissant sur les éléments u m ) correspond à la moyenne sur tous les éléments u m de la séquence Q( u m ) et est donc donné par la formule : Le qualificatif empirique signifie ici que l’on effectue une moyenne sur un nombre fini d’éléments. Il se différencie du qualificatif asymptotique qui indique une moyenne sur un nombre infini d’éléments (voir ci-dessous). Une propriété statistique empirique est un moment empirique ou une combinaison de moments empiriques impliquant différents opérateurs, tel que l’opérateur Q ci-dessus. Une propriété statistique empirique est par exemple la variance empirique, covariance empirique. Comme illustré par la suite, puisque la propriété statistique est définie par une somme (cf. (Math. 1]) il n’est pas nécessaire de connaitre individuellement chaque illumination. Un moment asymptotique, ou propriété statistique asymptotique, est défini comme la limite quand M tend vers l’infini du moment empirique associé ou de la propriété statistique empirique associée. On suppose alors que la séquence des M éléments est obtenue par un processus de tirage aléatoire suivant une certaine loi de probabilité. Une séquence d’illuminations pseudo-aléatoire correspond à des illuminations dont on connaît une propriété statistique empirique (par exemple la covariance empirique). De façon remarquable, l’estimation de certains moments empiriques d’une séquence d’illuminations ne nécessite pas la connaissance de chaque illumination. Toutefois, lorsque les illuminations sont connues individuellement, leurs moments empiriques sont connus. Une séquence d’illuminations déterministes connues constitue donc une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. Une séquence d’illuminations aléatoires, ou totalement aléatoires, correspond à des illuminations dont on connaît seulement une ou plusieurs propriétés statistiques asymptotiques (et non plus empirique). Les M illuminations sont donc considérées comme issues de M tirages aléatoires suivant une certaine loi de probabilité. Une séquence d’illumination aléatoire particulière est par exemple celle dite de speckle (tavelures) pleinement développé. Les illuminations peuvent s’écrire comme une somme d’onde planes (vérifiant donc l’équation des ondes) ayant des amplitudes complexes suivant une loi de probabilité gaussienne circulaire. Ce type de champ est par exemple obtenu en sortie d’un milieu diffusant traversé par un faisceau laser, tel que décrit dans « Speckle phenomena in optics : theory and applications » , Goodman, Joseph W, 2007, Roberts and Company Publishers. Ainsi, grâce à l’invention, une image de l’échantillon haute résolution, voire super-résolue (dont la résolution est supérieure à la limite de diffraction), peut être obtenue rapidement et simplement. Le procédé selon l’invention est ainsi bien adapté à la résolution temporelle des sciences du vivant. L’invention propose une amélioration de la technique RIM dans laquelle les illuminations totalement aléatoires sont remplacées par une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. L’utilisation d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires dont on connaît une propriété statistique empirique permet de réduire de manière significative le nombre d'images basse résolution nécessaires pour la reconstruction de l’image haute résolution par rapport à la technique RIM. En effet, dans cette dernière, on utilise des illuminations aléatoires dont on ne connaît que des propriétés statistiques asymptotiques. Un nombre important d’illuminations est alors nécessaire pour que les propriétés statistiques empiriques calculées avec un nombre fini d’illuminations se rapprochent des propriétés statistiques asymptotiques. La méthode selon l’invention permet de diminuer le nombre d’images basse résolution à acquérir à quelques dizaines, alors que plus de deux cents images sont classiquement nécessaires dans la technique RIM. Ainsi, l’invention ne nécessite pas la connaissance précise des illuminations, mais seulement la connaissance d’au moins une propriété statistique empirique de la séquence d’illumination. Par rapport aux techniques SIM ou ISM qui nécessitent la connaissance précise de chaque illumination (typiquement la connaissance de la répartition d’intensité ou du carrée de l’intensité) pour former l’image super-résolue, le procédé selon l’invention est beaucoup plus robuste aux phénomènes d’aberrations et de diffusion. En effet, ces derniers affectent moins les propriétés statistiques empiriques des illuminations que les illuminations elles-mêmes. La robustesse de l’invention aux aberrations facilite par exemple l’imagerie en profondeur des objets fluorescents. Avantageusement, le procédé selon l’invention s'adapte facilement aux configurations optiques usuelles en microscopie. De manière plus générale, le présent procédé s'applique à de nombreuses modalités d’imagerie optique : fluorescence (l’illumination est alors proportionnelle à l’intensité de la lumière), microscopie de diffraction (l’illumination est alors proportionnelle au champ électrique), imagerie optique non linéaire (l’illumination dépend alors de manière non linéaire du champ électrique) ou imagerie acoustique (l’illumination est alors proportionnelle au champ de pression). Avantageusement l’invention peut s’appliquer à tous les microscopes de fluorescence existant dans lesquels l’échantillon est éclairé successivement sous diverses illuminations (SIM, ISM, spinning disk). En effet, il est aisé de déterminer les propriétés statistiques empiriques des séquences d’illuminations déterministes utilisées dans toutes ces techniques afin d’appliquer la méthode de reconstruction selon l’invention. L’invention permet d’améliorer la résolution ainsi que le sectionnement optique de ces techniques et elle permet d’améliorer la robustesse aux aberrations et aux désalignements comme décrit en précédemment. L’invention est compatible avec les configurations à un seul objectif et multi-objectifs, en régime monophotonique ou biphotonique. La méthode selon l’invention fonctionne aussi pour toutes les longueurs d'onde. De façon optionnelle et avantageuse, ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est optimisée de manière à obtenir des propriétés statistiques empiriques proches des propriétés statistiques asymptotiques des illuminations aléatoires de type speckle pleinement développé. Dans une implémentation particulière de l’invention, la reconstruction est basée sur la variance et la covariance empirique des illuminations. Dans cette implémentation particulière, il est intéressant d’obtenir une moyenne et une variance empirique uniforme sur tout l’échantillon et une covariance empirique ne dépendant que de la distance entre les deux points. Un algorithme d’optimisation d’une telle séquence est proposé dans l’invention détaillée. D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution est aussi basée sur une fonction d’étalement du point ; - la propriété statistique empirique de la séquence et la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution comprennent au moins l’une des suivantes ou une combinaison d’au moins deux des suivantes : moyenne, variance, covariance, corrélation spatiale, écart-type, kurtosis ; - à l’étape f), l’écart est calculé comme une différence entre une valeur théorique, obtenue grâce au modèle, de la propriété statistique des images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique de la pluralité d’images basses résolution ; - chaque illumination pseudo-aléatoire de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires comprend un faisceau lumineux présentant une répartition spatiale d’intensité, l’ensemble des répartitions spatiales d’intensité des illuminations de ladite séquence étant généré de manière pseudo-aléatoire ou déterministe ; - ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires comprend une séquence d’image de tavelures pseudo-aléatoires ou une séquence de motifs périodiques ou une séquence de motifs de type taches de focalisation uniques ou multiples ; - les illuminations de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires sont déterminées pour que la covariance de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoire soit une matrice circulante ; - ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est optimisée de manière à augmenter l’uniformité de sa variance, tout en maximisant l’entropie de l’éclairement ; - ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires optimisée de manière à augmenter l’uniformité de sa variance est obtenue par une méthode itérative comprenant les étapes suivantes : h) enregistrement d’une séquence initiale d’illuminations pseudo-aléatoires ayant une valeur initiale de variance et associée à une valeur initiale d’un paramètre global représentant l’uniformité de la variance et l’entropie de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, i) détermination d’une séquence provisoire d’illuminations pseudo-aléatoires par modification aléatoire d’au moins une illumination d’une séquence enregistrée précédemment, j) calcul d’une valeur provisoire de la variance de la séquence provisoire et d’une valeur provisoire du paramètre global, k) comparaison de la valeur provisoire du paramètre global avec une valeur enregistrée précédemment du paramètre global, l) enregistrement de la séquence provisoire et de la valeur provisoire du paramètre global en lieu et place de la séquence enregistrée précédemment et de la valeur du paramètre global enregistré précédemment, lorsque cette comparaison indique que la valeur provisoire du paramètre global est supérieure à la valeur enregistrée précédemment du paramètre global, potentiellement, m) répétition des étapes h) à l) ; - l’écart est calculé comme une distance statistique de Kullback Leibler, une β-divergence ou une différence de carrés ; - la minimisation de l’écart est réalisée grâce à un algorithme de minimisation du type gradient conjugué ; - chaque illumination de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est générée par interférence d’ondes planes de phase contrôlées ou grâce à un modulateur spatial de lumière imposant une répartition spatiale d’intensité, l’ensemble des répartitions spatiales d’intensité des illuminations de ladite séquence étant généré de manière pseudo-aléatoire ; - les images sont acquises par un dispositif d’imagerie de fluorescence, d’imagerie par transmission en lumière blanche ou par transmission acoustique ; - chaque image basse résolution est composée d’une matrice de pixel et selon lequel chaque étape d), e) et f) est réalisée pour chaque pixel ou pour un ou plusieurs groupes de pixels prédéterminés de chaque image basse résolution. L’invention propose aussi un dispositif comprenant : - un générateur d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée, - un support d’échantillon, - un dispositif de capture d’image adapté à capturer une pluralité d’image basse résolution de l’échantillon exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de ladite séquence, - un ou plusieurs processeurs programmés pour : - calculer une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - déterminer, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - déterminer une image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, l’écart entre le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution. L’invention propose ainsi un montage optique particulièrement adapté à la génération d’illuminations dont une propriété statistique est contrôlée. Ce montage est avantageusement plus simple à mettre en œuvre. De plus, le générateur d’illuminations peut s’adapter facilement à des microscopes optiques conventionnels. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : FIG. 1 est une représentation schématique d’un premier mode de réalisation d’un dispositif d’imagerie selon l’invention. FIG. 2 est une représentation schématique d’une alternative du dispositif de la FIG. 1 faisant apparaitre un plan de Fourier intermédiaire. FIG. 3 est une représentation schématique d’un deuxième mode de réalisation d’un dispositif d’imagerie selon l’invention. FIG. 4 est un schéma bloc d’une séquence d’étapes permettant d’obtenir une image haute résolution d’un échantillon. FIG. 5 est un chronogramme représentant la synchronisation des états de plusieurs éléments du dispositif de la FIG. 1 , et du dispositif de la FIG. 3 , en fonction du temps (t). FIG. 6 est un schéma bloc d’une séquence d’étapes permettant d’optimiser la séquence d’illuminations pseudo-aléatoire destinée à l’obtention de l’image haute résolution de l’échantillon. FIG. 7 est une représentation de plusieurs vues caractérisant un exemple d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. FIG. 8 est une représentation des vues caractérisant un autre exemple d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. FIG. 9 est une comparaison d’images d’un même échantillon obtenue par un procédé conventionnel (gauche) et par un procédé selon l’invention (droite). FIG. 10 est une représentation graphique de deux profils d’intensité issus des images de la FIG. 9 sur des segments correspondants. Un dispositif d’imagerie 1 selon l’invention est représenté sur les figures 1 et 4. Un premier mode de réalisation du dispositif d’imagerie 1 est représenté en FIG. 1 tandis qu’un deuxième mode de réalisation du dispositif d’imagerie 1 est représenté en FIG. 3 . Les éléments correspondants ou identiques de chaque mode de réalisation de l’invention seront repérés par les mêmes signes de référence, et ne seront pas décrits en détails à chaque fois. Le dispositif d’imagerie 1 (et le procédé qu’il met en œuvre, présenté ultérieurement) est ici décrit dans le cadre de l’imagerie optique par fluorescence. L’invention n’est toutefois aucunement limitée à ce type spécifique d’imagerie. On décrit tout d’abord le premier mode de réalisation, notamment en référence à la FIG. 1 . Comme le montre cette figure, le dispositif d’imagerie 1 comprend : - un générateur 10 de séquences d’illuminations pseudo-aléatoires ; - un support 20 d’échantillon 2 ; - un ensemble d’éléments optiques 30 agencé pour exposer l’échantillon 2 aux illuminations pseudo-aléatoires produites par le générateur 10 ; - un dispositif de capture d’image 40 ; - au moins un processeur 50 ; - une unité de synchronisation 60. L’échantillon 2 est ici mince dans le sens où son épaisseur (selon la direction de propagation de la lumière l’éclairant, de gauche à droite sur la FIG. 1 ) et nettement inférieure à sa largeur et à sa longueur. A titre d’exemple l’échantillon 2 est une tranche ou section d’un tissu biologique ou un matériau inerte tel qu’un matériau polymère ou métallique. Le support 20 est adapté à recevoir l’échantillon 2. Ici, le support 20 comprend plus spécifiquement une plaque 21 s’étendant le long d’un plan d’extension (ici perpendiculaire la direction de propagation de la lumière au niveau du support). L’échantillon 2 est disposé sur la plaque 21. En outre, le support 20 est également adapté à déplacer l’échantillon 2. A cet effet, le support 20 comprend des actionneurs 22, par exemple piézoélectriques, adaptés à déplacer la plaque 21 dans son plan d’extension. Le générateur 10 comprend notamment une source de lumière 11 et un modulateur 12. Ici, la source de lumière 11 comprend une pluralité de sources lasers 13, par exemple des diodes lasers, fonctionnant à des longueurs d’onde distinctes. Les cinq sources lasers 13 représentées sur la FIG. 1 émettent par exemple des faisceaux lasers à 633 mm, 561 mm, 488 nm, 445 nm, 405 nm. Les faisceaux lasers sont combinés à l’aide de miroirs dichroïques combineurs de faisceaux 14. En variante, la source de lumière peut comprendre une seule source de laser (comme cela est représenté sur la FIG. 2 ) ou une autre source de lumière telle qu’une lampe. La source de lumière 11 produit ainsi un faisceau lumineux, ici cohérent, qui est transmis au modulateur 12. Ce faisceau lumineux est appelé faisceau source et est référencé FS sur la FIG. 1 . Le faisceau source FS arrive en entrée du modulateur 12. Le modulateur 12 est adapté à modifier, de façon variable dans le temps, l’intensité et/ou la phase du faisceau source FS pour générer les illuminations pseudo-aléatoires. Le modulateur 12 produit plus spécifiquement un faisceau lumineux appelé faisceau modulé et référencé FM sur la FIG. 1 . Le faisceau modulé FM transporte ainsi les illuminations pseudo-aléatoires jusqu’à l’échantillon 2. Au sens de l’invention, « illumination » signifie une onde adaptée à exciter l’échantillon 2, c’est-à-dire à interagir avec lui, telle qu’une onde électromagnétique ou une onde de pression. Dans le cadre du dispositif d’imagerie 1 représenté sur les figures 1 et 4, on désigne par « illumination » la répartition spatiale de l’intensité (ou du carrée de l’intensité) du faisceau modulé M, qui est une onde électromagnétique, émis par le modulateur 12 et acheminé jusqu’à l’échantillon 2 par l’ensemble d’éléments optiques 30. D’un point de vue mathématique, chaque illumination peut par exemple s’écrire comme une somme d’onde planes (vérifiant l’équation des ondes) ayant des amplitudes complexes suivant une loi de probabilité gaussienne circulaire. A titre d’exemple, les illuminations pseudo-aléatoires sont des tavelures, c’est -à-dire des motifs de type speckle. Le modulateur 12 a donc pour rôle de moduler temporellement et spatialement le faisceau source FS. En d’autres termes, l’intensité du faisceau modulé FM évolue temporellement, grâce au modulateur 12, pour former, à différents instants, différentes illuminations pseudo-aléatoires. On décrit maintenant le modulateur 12 permettant d’obtenir cette modulation. Ici, comme le montre la FIG. 2 , le modulateur 12 est un modulateur spatial de lumière (plus connu sous le nom de « spatial light modulator » ou SLM). Le modulateur 12 est plus spécifiquement un modulateur de phase comprenant une matrice de pixels dont la phase peut être contrôlée électroniquement, ce qui permet de contrôler la phase du signal réfléchi par chaque pixel. Ici, chaque pixel peut prendre une valeur de phase entre 0 et 2·Pi. Les pixels sont par exemple des pixels nématiques. Le modulateur 12 est alors un par exemple un écran à cristaux liquides. En variante, le modulateur est un modulateur d’amplitude dont les pixels peuvent une valeur de transmission allant par exemple de 0% à 100%. Pour générer une illumination pseudo-aléatoire, chaque pixel du modulateur se voit attribuer une valeur de phase (ou de transmission). Le modulateur 12 peut être programmé en lui-même pour fonctionner de manière pseudo-aléatoire ou encore être piloté par le processeur 50. Le modulateur 12 comprend par exemple un générateur de nombre aléatoire de probabilité uniforme entre 0 et 2·Pi. La matrice de pixels forme ainsi un masque traversé par le faisceau lumineux source FS, ce qui forme en sortie du modulateur 12 (et donc du générateur 10) le faisceau modulé FM et donc les illuminations pseudo-aléatoires. Chaque illumination pseudo-aléatoire produite par le générateur 10 est ainsi associée à un état spécifique du modulateur 12, i.e. à une répartition particulière des valeurs de réflexions ou transmission des pixels. Le modulateur 12 comprend par exemple une matrice de 2048 par 1536 pixels et présente une diagonale de 21.082 µm. En variante, les illuminations pseudo-aléatoires peuvent être différentes de tavelures. A titre d’exemple, les illuminations d’une séquence peuvent correspondre à des grilles de lumière, produites par des interférences d’ondes planes de phase contrôlées, qui sont translatées et/ou tournées les unes par rapport aux autres. Encore en variante, le modulateur peut être une fibre optique multimode ou un milieu diffusant combiné à un actionneur piézoélectrique. Les illuminations pseudo-aléatoires produites par le générateur 10 sont ensuite projetées sur l’échantillon 2 au moyen de l’ensemble d’éléments optiques 30. Dans l’exemple de la FIG. 1 , l’ensemble d’éléments optiques 30 comprend des lentilles, notamment au moins une lentille inclue dans un objectif de microscope 31. Ici, l’ensemble d’éléments optiques 30 comprend une seconde lentille 32 qui est par exemple une lentille tube de 350 mm ou un doublet apochromatique dont la distance focale est égale à 250 mm. L’objectif de microscope 31 présente par exemple une ouverture numérique comprise entre 0,7 et 1,7. L’ensemble d’éléments optiques 30 peut comprendre plusieurs objectifs de microscope, par exemple montés en rotation sur un support, présentant des grossissements différents. L’ensemble d’éléments optiques 30 est ici agencé pour minimiser la taille des pixels de la matrice du modulateur 12 sur l’échantillon 2. La matrice de pixels est par exemple positionnée de sorte que la taille d’un pixel du modulateur 12 projeté sur l’échantillon 2, c’est-à-dire au plan focal ou plan image de l’objectif de microscope 31, est inférieure à la limite de diffraction. Pour cela, la matrice de pixels est positionnée au plan image de l’objectif de microscope 31, ici en prenant aussi en compte la seconde lentille 32. L’ensemble d’éléments optiques 30 comprend aussi un miroir dichroïque 33 réfléchissant le faisceau modulé FM vers l’échantillon 2 et transmettant un faisceau réfléchi FR provenant de l’échantillon 2 en direction du dispositif de capture d’image 40. Chaque illumination pseudo-aléatoire génère une portion temporelle du faisceau réfléchi FR vers le dispositif de capture d’image 40. De façon optionnelle, une lame quart d’onde 34 peut être agencée entre la seconde lentille 32 et le miroir dichroïque 33, tel que cela est illustré sur la FIG. 1 . Cette lame quart d’onde 34 permet de rendre la polarisation du faisceau modulé FM circulaire et donc de rendre la propriété statistique des illuminations pseudo-aléatoires isotropes et homogènes (au plan image de l’objectif de microscope) en termes de contraste si les illuminations sont périodiques. L’ensemble d’éléments optiques 30 comprend aussi une lentille de tube 35. Le dispositif de capture d’image 40 est adapté à capturer une pluralité d’images basse résolution de l’échantillon 2 exposé aux illuminations pseudo-aléatoires. Pour cela, le dispositif de capture d’image 40 intègre la lumière qu’il reçoit du faisceau réfléchi FR. En intégrant le faisceau réfléchi FR (transmis par le miroir dichroïque 33) de façon synchronisée avec les illuminations pseudo-aléatoires, le dispositif de capture d’image 40 capture plus spécifiquement une image basse résolution de l’échantillon 2 pour chaque illumination pseudo-aléatoire. Le dispositif de capture d’image 40 est par exemple un capteur de type sCMOS (pour « scientific Complementary Metal–Oxide–Semiconductor ») ou un détecteur matriciel composé de photodiode à avalanche de type SPAD. Le dispositif de capture d’image 40 comprend ici une matrice de pixels photosensibles dont les dimensions correspondent de préférence au double du critère de Nyquist. Le processeur 50 reçoit les images basse résolution capturées par le dispositif de capture d’image 40. Il comprend en particulier des moyens de traitement d’images. Le dispositif d’imagerie 1 comprend aussi une mémoire (non représentée sur les figures) reliée au processeur 50. La mémoire est un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur 50 permettent d’obtenir une image haute résolution à partir de plusieurs images basse résolution. Le procédé d’obtention de l’image haute résolution est décrit en détails ultérieurement. La mémoire et le processeur 50 font par exemple partie d’une unité de traitement informatique 51, tel que cela est schématisé sur les figures 1 et 4. L’unité de traitement informatique 51 est donc adaptée à mettre en œuvre l’obtention de l’image haute résolution par le procédé selon l’invention. L’unité de synchronisation 60 permet de synchroniser la source de lumière 11, le modulateur 12, et le dispositif de capture d’image 40 de sorte que chaque image basse résolution correspond à l’éclairement de l’échantillon 2 par une illumination pseudo-aléatoire particulière. Une alternative du premier mode de réalisation du dispositif d’imagerie 1 est schématisée sur la FIG. 2 . L’idée de cette alternative est de disposer d’un plan de Fourier intermédiaire Fi sur le trajet du faisceau modulé M. Pour cela, l’ensemble d’éléments optiques 30 comprend deux lentilles additionnelles 36 (en comparaison de l’exemple de la FIG. 1 ). Les lentilles additionnelles 36 présentent ici une distance focale identique, par exemple égale à 13,5 mm. De préférence, la transformée de Fourier de la matrice de pixels du modulateur 12 couvre entièrement la pupille arrière de l’objectif de microscope 31. L’ensemble d’éléments optiques 30 comprend des miroirs 37 qui permettent de réduire l'encombrement. Les miroirs 37 sont ici des miroirs de technologie couches minces optiques, insensibles à l’état de polarisation et optimisés pour les longueurs d’ondes du visible. Avantageusement, le plan de Fourier intermédiaire Fi permet de positionner un masque physique pour filtrer des composantes fréquentielles, par exemple pour les applications de faisceaux non-diffractant, par exemple de types de bessel, evanescent (TIRF), Laguerre Gauss, ou faisceau d’Airy. Il est par exemple possible, grâce à ce masque physique, de sélectionner uniquement certaines composantes fréquentielles du faisceau modulé FM et donc des illuminations pseudo-aléatoires. Le masque physique peut aussi être utilisé pour apodiser, ou atténuer l’ordre zéro, ou d'autres ordres polluants, liés à la pixellisation du modulateur 12. Optionnellement, un polariseur rectiligne 70 est agencé en sortie de la source de lumière 11 (comprenant sur la FIG. 2 une seule source laser 13). Le dispositif d’imagerie 1 comprend aussi un cube dichroïque 71 de polarisation C1 ainsi qu’une lame demi onde 73 placés devant le modulateur 12 qui fonctionne ici en réflexion. L’axe rapide de la lame demi onde 73 est par exemple tourné de 16,5° pour que le faisceau modulé FM soit modulé en phase et tournés de 90° en sortie du cube dichroïque 71, ce qui permet d’obtenir une extinction maximale de l’ordre zéro du modulateur 12. Dans le deuxième mode de réalisation du dispositif d’imagerie 1, représenté en FIG. 3 , l’ensemble d’éléments optiques 30 comprend un miroir galvanométrique 38 et des lentilles relais 39 assurant la focalisation du faisceau modulé FM sur le miroir galvanométrique 38. Les lentilles relais 39 servent à conjuguer le miroir galvanométrique 38 avec la pupille de l’objectif de microscope 31. De préférence, le miroir galvanométrique 38 est monté en rotation autour d’un unique axe de rotation qui est conjugué au plan de Fourier de l’objectif de microscope 31. De plus, dans ce deuxième mode de réalisation, le dispositif de capture d’image 40 est plus spécifiquement un capteur à obturateur déroulant (plus connu sous le nom anglais de « rolling shutter »), par exemple de type sCMOS, ce qui signifie que ses lignes de pixels photosensibles sont acquises avec un décalage temporel les unes par rapport aux autres. L’axe de rotation du miroir galvanométrique 38 peut alors être aligné avec l’axe de l’obturateur déroulant, i.e. aligné parallèlement aux lignes de pixels du capteur. Comme décrit ultérieurement, ce montage permet d’effectuer un sectionnement optique de l’échantillon 2 selon son épaisseur en réduisant le volume illuminé de l’échantillon 2. On décrit maintenant le procédé d’obtention d’une image haute résolution mis en œuvre par le dispositif 1 et représenté en FIG. 4 . Comme le montre la FIG. 4 , le procédé comprend les étapes principales suivantes : a) génération d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée ; b) exposition de l’échantillon 2 à la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires ; c) acquisition séquentielle d’une pluralité d’images basse résolution de l’échantillon 2 par le dispositif de capture d’image 40, chaque image basse résolution étant acquise pendant que l’échantillon 2 est exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de la séquence ; d) calcul d’une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution ; e) détermination, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, d’un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution; f) détermination de l’image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, un écart entre le modèle et la valeur mesurée. Le procédé commence ainsi par l’étape a) de génération, par le générateur 10, de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, c’est-à-dire d’au moins deux illuminations pseudo-aléatoires. A titre d’exemple, la séquence comprend entre sept et cinquante illuminations pseudo-aléatoires. La séquence comprend par exemple moins de soixante-dix, moins de soixante, moins de cinquante, moins de quarante, moins de trente ou moins de vingt illuminations. Le fait que la propriété statistique de la séquence présente une valeur prédéterminée signifie que la séquence est produite par le générateur 10 de sorte que la propriété statistique soit égale à ladite valeur prédéterminée. La valeur prédéterminée peut être une donnée d’entrée, c’est-à-dire une valeur de commande, que le générateur 10 doit respecter ou une donnée de sortie déterminée sur la base de signaux de sortie issus du générateur 10. Les propriétés statistiques empiriques sont par la suite simplement appelées propriétés statistiques. La valeur prédéterminée est ici un terme faisant référence à un ensemble de valeurs. Ici, la valeur prédéterminée comprend par exemple autant de valeurs que le modulateur 12 comprend de pixels. A titre d’exemple, la moyenne des illuminations pseudo-aléatoires peut correspondre, pour chaque pixel du modulateur 12, à une moyenne des valeurs de transmission pour les différents états du modulateur 12. On entend ici par « générer » le fait de physiquement produire les illuminations pseudo-aléatoires. Toutefois, les illuminations pseudo-aléatoires pourraient être « générées » dans le sens où elles sont conçues numériquement pour ensuite être produites par le générateur, selon cette conception, lors de l’étape b). L’étape a) peut alors être réalisée en amont, ses résultats enregistrés pour ensuite commander le générateur lorsqu’on souhaite produire la séquence. Le procédé continue ensuite à l’étape b) au cours de laquelle les illuminations pseudo-aléatoires de la séquence éclairent successivement l’échantillon 2. Comme décrit précédemment, les illuminations pseudo-aléatoires sont conduites du générateur 10 à l’échantillon 2 par l’ensemble d’éléments optiques 30 via le faisceau modulé M. Deux illuminations pseudo-aléatoires successives (i.e. éclairant l’échantillon immédiatement l’une après l’autre) sont ici espacées du temps de lecture (« read out ») nécessaire pour collecter le signal intégré par les pixels du dispositif de capture d’image 40. L’étape c) comprend ensuite l’acquisition de la pluralité d’images basse résolution de l’échantillon 2. Par la suite, il est fait référence à la pluralité d’images basse résolution comme « les images basse résolution ». Chaque image basse résolution correspondant à l’illumination de l’échantillon 2 par une des illuminations pseudo-aléatoires de la séquence. Ainsi, les étapes b) et c) sont réalisées en parallèles puisque les images basse résolution sont acquises progressivement au cours de l’éclairement de l’échantillon 2 par la séquence. On entend ici par « basse résolution » une image dont la résolution est dégradée par rapport à l’image haute résolution. Cela signifie que certains détails de l’échantillon 2 ne sont pas visibles sur les images basse résolution alors qu’ils le sont sur l’image haute résolution. Typiquement, la résolution des images basse résolution est limitée par la diffraction optique qui est inversement proportionnelle à la longueur d’onde. La limite de résolution des images basses résolution est ainsi à environ 300 nm dans le visible. Cette limite signifie que deux points de l’échantillon distants de moins 300 nm ne sont pas discernables sur une image basse résolution. A l’étape c), l’acquisition des images basse résolution est synchronisée avec la production de chaque illumination pseudo-aléatoire et l’exposition de l’échantillon 2 à ladite illumination pseudo-aléatoire. Ici, la synchronisation est réalisée grâce à l’unité de synchronisation 60, par exemple selon le chronogramme représenté en FIG. 5 . Ici, l’acquisition des images basse résolution est ainsi séquentielle. L’acquisition peut aussi être simultanée en mettant en œuvre plusieurs dispositif de capture d’images comme cela est parfois le cas dans la technologie ISM. Chaque image basse résolution prend ici la forme d’une matrice de valeurs, chaque valeur étant issue du signal électrique produit par un des pixels du dispositif de capture d’image 40. Chaque image basse résolution peut ainsi être représentée par une matrice dont les dimensions sont égales à celles de la matrice de pixels du dispositif de capture d’image 40. Comme le montre la FIG. 5 , chaque fenêtre temporelle d’allumage des sources lasers 13 (ligne L) correspond à l’instant où l'ensemble des pixels du dispositif de capture d’image (ligne C) sont synchronisés entre eux, et à l’instant où les pixels du modulateur 12 affichent un motif particulier pour générer une des illuminations pseudo-aléatoires de la séquence (ligne M). Entre deux illuminations pseudo-aléatoires, les pixels du dispositif de capture d’image 40 sont lus (ligne P), ce qui signifie que le signal électrique qu’ils ont accumulé est collecté pour former l’image basse résolution correspondant à l’illumination venant de se terminer. Pour cela, l’unité de synchronisation 60 est utilisée comme maître tandis que le dispositif de capteur d’image 40, le modulateur 12 et la source de lumière 11 sont esclaves. L’unité de synchronisation 60 est par exemple adaptée à lancer des processus dans les dispositifs esclaves et à connaître leur état en recevant des signaux de ceux-ci. Initialement, avant l’émission de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, la source de lumière 11 est éteinte. Par conséquent, le modulateur 12 et l’échantillon 2 ne sont pas éclairés et le dispositif de capture d’image 40 n’intègre pas de lumière. L’unité de synchronisation 60 envoie ensuite une impulsion de démarrage, ici un créneau (ligne B sur la FIG. 5 ), à la source de lumière 11 et au modulateur 12 pour former une illumination pseudo-aléatoire et au dispositif de capture d’image 40 pour acquérir une image basse résolution. Deux impulsions, correspondant à deux images basse résolution, sont représentées sur la FIG. 5 . En variante, un obturateur, par exemple formé d’un modulateur d'intensité acousto-optique, peut être placé en sortie de la source de lumière. La source de lumière peut être laissée constamment allumée, l’unité de synchronisation contrôlant alors l’ouverture du modulateur d'intensité. Cela permet notamment de pouvoir utiliser des lasers à temps de réponse lent. Avantageusement, le dispositif de capture d’image 40 peut intégrer, pour chaque illumination pseudo-aléatoire, une image positive et une image négative. Dans le cadre du deuxième mode de réalisation, c’est-à-dire lorsque le dispositif d’imagerie 1 comprend le miroir galvanométrique 38 et le capteur à obturateur déroulant, la rotation du miroir galvanométrique 38 est synchronisée avec l’intégration séquentielle des lignes de pixels du dispositif de capture d’image 40. Pour cela, le dispositif de capture d’image 40 est par exemple adapté à déclencher la rotation du miroir galvanométrique 38. En variante, l’unité de synchronisation est maître à la fois du miroir galvanométrique et du dispositif de capture d’image. Comme le montre la FIG. 5 , le miroir galvanométrique 38 tourne à une vitesse constante, sa position angulaire (ligne G) est donc proportionnelle au temps. Le processeur 50 est ensuite programmé pour mettre en œuvre les étapes d) à f). Les étapes d), e) et f) sont ici mises en œuvre pour tous les pixels des images basse résolution. L’image haute résolution présente ainsi le même nombre de pixels qu’une image basse résolution. En variante, elles sont mises en œuvre pour un ou plusieurs groupes de pixel prédéterminés de chaque image basse résolution. L’image haute résolution présente alors nombre de pixels correspondant. A l’étape d), il calcule tout d’abord la propriété statistique de la pluralité d’images basse résolution. La propriété statistique de la pluralité d’images basse résolution peut être différente de celle de la séquence. Ainsi, dans l’exemple ci-après, on considère la variance des images basse résolution et la covariance des illuminations pseudo-aléatoire. Le résultat du calcul de la propriété statistique de la pluralité d’images basse résolution est ici un ensemble de valeurs, par exemple une matrice de valeurs, enregistrées sur la mémoire du dispositif d’imagerie 40 sous le nom de « valeur mesurée » de la propriété statistique de la pluralité d’images basse résolution. Le qualificatif « mesurée » fait ici référence au fait que l’ensemble de valeurs est calculé directement à partir de la combinaison des images basse résolution acquises par le dispositif de capture d’image 40. La valeur mesurée comprend autant de valeurs que les images basse résolution comprennent de pixels. A titre d’exemple, la moyenne des images basse résolution correspond, pour chaque pixel, à une moyenne des valeurs dudit pixel sur les différentes images basse résolution. A l’étape e), le processeur 50 construit le modèle de la propriété statistique des images basse résolution, c’est-à-dire une expression mathématique de cette propriété statistique. Les expressions mathématiques ci-après peuvent être implémenté par le processeur 50 de façon continue ou discrète. Pour cela, il prend notamment en compte la propriété statistique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. Ici, il prend aussi en compte une fonction d’étalement du point du dispositif d’imagerie 1 (aussi connu sous l’acronyme anglais de PSF pour « point spread fonction »). A ce stade de l’exposé, on présente les calculs qui permettent de construire le modèle, notamment sur la base d’un exemple dans lequel la propriété statistique des illuminations (qui est connue de l’étape a) est la covariance. Avant cela, on peut introduire plusieurs variables qui seront utilisées dans ces calculs ainsi que des définitions des concepts mis en œuvre. Le « domaine d’investigation » est la portion de l’espace où est placé l’échantillon 2 à imager. On note « w » un point dans le domaine d’investigation. Le domaine d’investigation correspond en pratique à la portion de l’échantillon qui est imagé. Le « domaine d’observation » est la portion de l’espace où s’effectuent les mesures. On note « o » un point dans le domaine d’observation. En pratique o correspond ici à un pixel du dispositif de capture d’image 40, et donc par correspondance à un pixel des images basse résolution. Une « représentation de l’échantillon » de l’échantillon 2 est notée « X ». La représentation de l’échantillon est une variable qui permet d’obtenir, après la minimisation de l’étape f), l’image haute résolution. Les valeurs de la représentation de l’échantillon X sont notées « x ». Cette représentation de l’échantillon X dépend uniquement de l’échantillon 2 et donc du domaine d’investigation, on note alors la valeur x(w) en un point du domaine d’investigation. Ici, la représentation de l’échantillon X est représentative d’une interaction onde-matière de l’échantillon 2, par exemple une densité volumique de fluorophores de l’échantillon 2. Ici, on considère une bijection entre domaine d’investigation et domaine d’observation. Cela signifie qu’un point du plan focal objet correspond à un point du plan focal image. La représentation de l’échantillon X a donc autant de valeurs x que chaque image basse résolution a de pixels. La représentation de l’échantillon X est ici représentée sous la forme d’un vecteur ou d’une matrice. Les « illuminations pseudo-aléatoires » sont notées « i m ». On considère par la suite un nombre M d’illuminations pseudo-aléatoires dans la séquence, m est ainsi un entier allant de un à M par pas de un. Les illuminations pseudo-aléatoires variant spatialement, elles sont donc fonction du domaine d’observation, on note alors i m (w) l’illumination en un point du domaine d’investigation. Les « image basse résolution » sont notées « y m ». Une image basse résolution y m correspond au signal mesuré par le dispositif de capture d’image 40 et émis par l’échantillon 2 en réponse à une illumination pseudo-aléatoire i m . Elle est donc fonction du point o du domaine d’observation. Par exemple, y m (o) peut correspondre à l’intensité d’un champ électrique mesuré par le pixel o de la caméra. La « fonction d’étalement du point » est notée h . La fonction d’étalement du point h dépend notamment de l’ensemble d’éléments optiques 30 et du dispositif de capture d’image 40. La fonction h( o,w ) représente le signal mesuré par le dispositif de capture d’image 40 en au pixel o et émis par un objet ponctuel placé en . La fonction d’étalement du point est décrite comme étant la réponse percussionnelle (PSF en en anglais) et représente la répartition spatiale de l’intensité lumineuse dans le plan image d’un système optique, formée à partir d’un point source objet. Plus l’image du point source est de forme ponctuelle, plus le système optique est « fidèle ». Même pour un système optique « parfait », dépourvu d’aberrations optiques, l’image du point source n’est pas un point mais un disque appelé tache d’Airy, en raison des effets de la diffraction par les bords de l’ouverture des ondes lumineuses. La fonction d’Airy est décrite de la manière suivante avec J1 la fonction de bessel du premier ordre. r étant relié par l’ouverture numérique et la longueur d’onde de la manière suivante : . On détaille à présent comment construire le modèle de la propriété statistique des images basse résolution. Chaque image basse résolution y m peut être modélisée par l’équation suivante : [Math. 2] Dans la formule [Math. 2] (et [Math. 4] ci-après), la notation Σ w indique que w prend toutes les positions du domaine d’investigation. Un premier moment des images basse résolution est la moyenne S 1 des images intermédiaires (qui comprend notamment la somme sur les M images basse résolution) qui est donnée par la formule : [Math. 3] Ce qui se réécrit : [Math. 4] La moyenne S 1 des images basse résolution fait donc apparaître la moyenne des illuminations pseudo-aléatoire en chaque point w (c’est-à-dire ). On introduit ensuite l’opérateur Q permettant d’effectuer la transformation suivante consistant à calculer le carré de la valeur du pixel o de la caméra obtenue pour l’image basse résolution numéro m : . Le moment S 2 des images basse résolution associé à l’opérateur Q est obtenue grâce à la somme sur toutes les images basse résolution selon la formule : [Math. 5] Ce qui peut se réécrire : [Math. 6] Dans la formule ci-dessus, la notation Σ w Σ w indique une double somme dans lesquelles w 1 et w 2 prennent successivement toutes les positions du domaine d’investigation. On définit alors une combinaison des moments S 1 et S 2 correspondant à la variance V des images basse résolution : [Math. 7] Qui peut s’écrire : [Math. 8] Avec : [Math. 9] où C est la covariance des illuminations pseudo-aléatoires et est donnée par la formule : [Math. 10] Ainsi, on obtient, à la fin de l’étape e), une expression théorique (donnée ici par [Math. 8] en combinaison avec [Math. 9] et [Math. 10]), c’est-à-dire un modèle, d’une propriété statistique, dans cet exemple la variance, des images basse résolution. En variante, il est aussi possible de construire un modèle des autres propriétés statistiques précitées. Encore en exemple, il est possible de construire plusieurs modèles (e.g. un modèle de la variance et un modèle de la moyenne puis de définir, à l’étape f), un écart prenant en compte les différentes priorités statistiques (variance et moyenne). A l’étape f), le processeur 50 est alors programmé pour comparer le modèle de la propriété statistique des images basse résolution à la valeur mesurée de la propriété statistique des images basse résolution. Le processeur 50 compare plus particulièrement une valeur théorique, obtenue grâce au modèle, à une valeur expérimentale. Comme le montre bien [Math. 7], le modèle dépend de la représentation de l’échantillon X de l’échantillon 2. L’idée est donc d’affiner, par itération, la représentation de l’échantillon X afin qu’un écart (i.e. une distance statistique), entre le modèle, et plus particulièrement la valeur théorique issue du modèle, et la valeur mesurée soit minimale. Lors de cette minimisation, la représentation de l’échantillon X est initialisée afin d’obtenir une valeur théorique initiale pour démarrer l’itération. Elle est par exemple initialisée comme égale à l’une des image basse résolution ou à une moyenne des images basse résolution. Ainsi, la première itération est par exemple basée sur une des images basse résolution ou sur la moyenne des images basse résolution. En d’autres termes, le modèle permet, pour une représentation de l’échantillon X donnée, de calculer une valeur théorique de la propriété statistique. La minimisation de l’étape f) consiste alors à ajuster la représentation de l’échantillon X de manière à obtenir la valeur théorique la plus proche, selon la distance statistique choisie, de la valeur mesurée de la propriété statistique. On entend ici par ajuster la représentation de l’échantillon X le fait de modifier une ou plusieurs de ses valeurs x , qui sont donc ici des valeurs variables. La distance statistique choisie est par exemple une statistique de Kullback Leibler, une β-divergence ou une différence de carrés. Lorsque la distance statistique est une différence de carrés, celle-ci est par exemple définie comme la racine carrée de la valeur absolue de la différence entre le carré de la valeur théorique (obtenue grâce au modèle) et le carré de la valeur mesurée. La méthode itérative de minimisation est par exemple un algorithme de minimisation du type gradient conjugué ou une méthode des moindres carrés. Une fois l’écart minimisé, la représentation de l’échantillon X correspond à l’image haute résolution. Lorsque la représentation de l’échantillon X est représentée sous la forme d’un vecteur, le processeur 50 le réarrange sous forme matricielle pour obtenir l’image haute résolution. L’image haute résolution est qualifié de « haute résolution » dans le sens où les valeurs de ses pixels sont ajustées par rapport aux images basse résolution pour permettre de faire ressortir des détails de l’échantillons 2 qui n’étaient pas visibles sur les images basse résolution. Par exemple, deux points de l’échantillon 2 distants de moins 300 nm peuvent être discernables sur l’image haute résolution alors qu’ils ne l’étaient pas sur les images basse résolution. En d’autres termes, le procédé permet alors de dépasser la limite de diffraction. De préférence, afin de réduire la puissance de calcul nécessaire pour déterminer l’image haute résolution, il est prévu que la covariance C des illuminations pseudo-aléatoires (cf. [Math. 10]) soit une matrice circulante. En pratique, le dispositif d’imagerie 1 garde alors en mémoire une seule ligne de la matrice de covariance des illuminations pseudo-aléatoires. Cela améliore également la rétrocompatibilité du procédé de l’invention avec des dispositifs optiques de mesure existants. Mathématiquement, le fait que la covariance C des illuminations pseudo-aléatoires soit une matrice circulante se traduit par le fait que la covariance C satisfait la condition suivante : [Math. 11] où w 1 ,2 représente un vecteur de coordonnées d’un point du domaine d’investigation et dans laquelle les illuminations pseudo-aléatoires sont de telle sorte que : [Math. 12] Lorsque les illuminations pseudo-aléatoires sont générées par interférence d’ondes planes dont la phase est contrôlée, il est possible de contrôler les phases afin d’obtenir de telles illuminations pseudo-aléatoires. En variante, la puissance de calcul nécessaire peut être réduite (dans une moindre mesure), avec lorsque la matrice de covariance C est approximativement une matrice circulante. Le dispositif d’imagerie garde alors en mémoire seulement une partie des lignes de la matrice de covariance C des illuminations pseudo-aléatoires. Lorsque les illuminations pseudo-aléatoires sont des tavelures la covariance est intrinsèquement au moins approximativement une matrice circulante. De préférence, la séquence d’images pseudo-aléatoires est optimisée de sorte que l’écart, avant la minimisation de l’étape f), soit inférieur à une valeur seuil prédéterminée. Ainsi, avant même la première itération de la minimisation, la valeur théorique est relativement proche de la valeur mesurée. Cela permet de faire converger plus rapidement l’algorithme de minimisation. Cela permet aussi, avec un nombre d’image basse résolution donné, d’obtenir une image haute résolution de meilleure qualité. De préférence, la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est optimisée pour présenter une propriété statistique proche d’une valeur asymptotique obtenue avec une séquence infinie d’illuminations totalement aléatoires correspondant à des tavelures pleinement développées. Cela permet de réduire le nombre d’illuminations pseudo-aléatoires de la séquence pour obtenir une image haute résolution de qualité satisfaisante. En particulier, lorsque la propriété statistique de la séquence d’images basse résolution utilisée pour reconstruire l’image super-résolue est la variance, la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est optimisée de manière à augmenter l’uniformité de sa variance. De préférence, l’entropie des illuminations est maximisée sous contrainte d’uniformité de la variance empirique des illuminations. Pour cela, le processeur 50 est ici programmé pour mettre en œuvre un procédé d’optimisation représenté en FIG. 6 . Ce procédé d’optimisation est mis en œuvre avant le procédé d’obtention de l’image haute résolution, notamment avant d’émettre les illuminations-pseudo-aléatoire à l’étape a). Comme le montre la FIG. 6 , ce procédé d’optimisation est de préférence mis en œuvre de façon itérative. Tout d’abord, l’étape h) comprend l’enregistrement (par exemple sur la mémoire du dispositif d’imagerie 1) d’une séquence initiale d’illuminations pseudo-aléatoires. Cette séquence initiale présente une valeur initiale de variance et est associée à une valeur initiale d’un paramètre global représentant l’uniformité de la variance et l’entropie de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires. Ensuite, l’étape i) comprend la détermination d’une séquence provisoire d’illuminations pseudo-aléatoires en modifiant aléatoirement au moins une illumination d’une séquence enregistrée précédemment. Lors de la première itération de ce procédé d’optimisation, la séquence enregistrée précédemment correspond à la séquence initiale. A l’étape j), le processeur 50 calcule alors une valeur provisoire de la variance de la séquence provisoire et d’une valeur provisoire du paramètre global. A l’étape k), le processeur 50 compare la valeur provisoire du paramètre global avec une valeur enregistrée précédemment du paramètre global. Lors de la première itération de ce procédé d’optimisation, la valeur enregistrée précédemment du paramètre global correspond à la valeur initiale du paramètre global. Cette comparaison est ici une différence. Enfin, à l’étape l), lorsque cette comparaison indique que la valeur provisoire du paramètre global est supérieure à la valeur enregistrée précédemment du paramètre global, la séquence provisoire et la valeur provisoire du paramètre global sont enregistrées en lieu et place de la séquence enregistrée précédemment et la valeur enregistrée précédemment du paramètre global. De préférence, le procédé comprend une étape m) consistant à répéter des étapes h) à l). La FIG. 7 montre un exemple d’une séquence optimisée de 69 illuminations pseudo-aléatoires. La FIG. 8 montre un autre exemple d’une séquence optimisée de 23 illuminations pseudo-aléatoires. Sur les figures 8 et 9, les six cases représentent, de gauche à droite, sur la ligne du haut : la moyenne des illuminations, l’autocorrélation des illuminations et une illumination particulière ; et sur la ligne du bas : la variance des illuminations, l’autocorrélation multipliée par la fonction d’étalement du point et une section unidimensionnelle de la fonction T (définie par [Math. 9]). Comme le montrent les figures 8 et 9, la répartition éparse des maximums d’intensité des illuminations, c’est-à-dire la sparsité des illuminations, rend la représentation de l’échantillon des illuminations proche d’une tavelure totalement aléatoire. En effet, le rapport entre l’écart type et la moyenne, pour ces deux séquences, s’approche de un, comme dans le cas de tavelures totalement aléatoires. Ces séquences sont ainsi par exemple optimisées pour des échantillons qui présentent des densités élevées de fluorophores. La FIG. 9 expose des résultats expérimentaux montrant un tissu biologique, plus spécifiquement de la myosine d’une patte de drosophile, marqué avec une protéine fluorescente (GFP). L’image de gauche est obtenue par une technique SIM. L’image de droite est obtenue avec le procédé selon l’invention avec une séquence de 30 illuminations pseudo-aléatoires constituées de grilles de lumière. Ce tissu présente un degré d'aberrations optique et de diffusion relativement élevé. On observe que le procédé selon l’invention permet d’améliorer significativement la résolution optique. De plus, l’image haute résolution (à droite) présente moins d’artefacts. La FIG. 10 représente deux profils d’intensité. Un premier profil d’intensité 101 correspond à l’intensité le long du segment P1 de la FIG. 9 (gauche). Un deuxième profil d’intensité 102 correspond à l’intensité le long du segment P2 de la FIG. 9 (droite). Chacun des profils P1, P2 intersecte, par rapport à l’échantillon 2, les mêmes deux membranes de deux cellules épithéliales adjacentes. Comme cela apparaît bien sur la FIG. 9 , le long du segment P2, les deux membranes sont discernables. En pratique, cela se traduit par le fait que le deuxième profil d’intensité 102 présente deux pics, chacun correspondant à une membrane. A l’inverse, le premier profil d’intensité 101 présente un seul pic étalé ne permettant pas de distinguer les deux membranes. La présente invention n’est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention. Comme évoqué précédemment, de façon remarquable, le procédé selon l’invention est compatible avec de nombreux dispositifs optiques de mesure. A titre d’exemple, le procédé s’applique aux microscopes super-résolus grand champ tel que les microscopes à illumination structurée (de type SIM) dans lesquels l’échantillon est éclairé par des motifs lumineux répliqués périodiquement, ces derniers étant obtenus en faisant interférer des faisceaux cohérents (faisceaux lasers) ou en faisant passer une lumière incohérente (provenant d’une lampe par exemple) à travers un masque. Les motifs d’interférence peuvent être basés sur 2,3,4 voire 6 faisceaux. Un modèle de la variance des images basse résolution peut être construit, ce qui fait apparaître la covariance des illuminations et de la fonction d’étalement du point. En microscopie SIM il est possible de définir les motifs de sorte que la moyenne des illuminations soit constante et que la covariance soit circulante. Le calcul de la fonction T ([Math. 8]) est alors simplifié. Encore en exemple, le procédé s’applique aussi aux microscopes à balayage dans laquelle un faisceau d'excitation focalisé est balayé au-dessus de l’échantillon et une image à large champ est acquise pour chaque position du faisceau d'excitation d'un échantillon. On obtient ainsi des nombreuses images pour chaque balayage. Les illuminations focalisées et translatés de la microscopie à balayage peuvent aussi être conçues pour que leur covariance soit circulante . Le procédé est encore compatible avec les microscopes confocal, notamment ceux incluant un disque tournant (« spinning disk »). En plus de l’imagerie de fluorescence présente précédemment, le procédé s’applique à différentes techniques d’illumination tel que la fluorescence à un ou deux photons, avec des régimes de stimulation, de déplétion ou saturé. Le procédé s’applique aussi à l’imagerie par transmission en lumière blanche. Le procédé s’applique aussi à l’imagerie par transmission acoustique, les illuminations sont alors des ondes de pression. Procédé d’obtention d’une image haute résolution d’un échantillon (2) comprenant les étapes suivantes : - a) génération d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée, - b) exposition de l’échantillon (2) à la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, - c) acquisition d’une pluralité d’images basse résolution de l’échantillon (2) par un dispositif de capture d’image (40), chaque image basse résolution étant acquise pendant que l’échantillon (2) est exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de la séquence, - d) calcul d’une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - e) détermination, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, d’un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, - f) détermination de l’image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, un écart entre le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution. Procédé selon la revendication 1, selon lequel le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution est aussi basée sur une fonction d’étalement du point. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, selon lequel la propriété statistique empirique de la séquence et la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution comprennent au moins l’une des suivantes ou une combinaison d’au moins deux des suivantes : moyenne, variance, covariance, corrélation spatiale, écart-type, kurtosis. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, selon lequel, à l’étape f), l’écart est calculé comme une différence entre une valeur théorique, obtenue grâce au modèle, de la propriété statistique des images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique de la pluralité d’images basses résolution. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, selon lequel chaque illumination pseudo-aléatoire de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires comprend un faisceau lumineux (FM) présentant une répartition spatiale d’intensité, l’ensemble des répartitions spatiales d’intensité des illuminations de ladite séquence étant généré de manière pseudo-aléatoire ou déterministe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, selon lequel ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires comprend une séquence d’image de tavelures pseudo-aléatoires ou une séquence de motifs périodiques ou une séquence de motifs de type taches de focalisation uniques ou multiples. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, selon lequel les illuminations de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires sont déterminées pour que la covariance de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoire soit une matrice circulante. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, selon lequel ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est optimisée de manière à augmenter l’uniformité de sa variance. Procédé selon la revendication 8, selon lequel ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires optimisée de manière à augmenter l’uniformité de sa variance est obtenue par une méthode itérative comprenant les étapes suivantes : - h) enregistrement d’une séquence initiale d’illuminations pseudo-aléatoires ayant une valeur initiale de variance et associée à une valeur initiale d’un paramètre global représentant l’uniformité de la variance et l’entropie de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, - i) détermination d’une séquence provisoire d’illuminations pseudo-aléatoires par modification aléatoire d’au moins une illumination d’une séquence enregistrée précédemment, - j) calcul d’une valeur provisoire de la variance de la séquence provisoire et d’une valeur provisoire du paramètre global, - k) comparaison de la valeur provisoire du paramètre global avec une valeur enregistrée précédemment du paramètre global, - l) enregistrement de la séquence provisoire et de la valeur provisoire du paramètre global en lieu et place de la séquence enregistrée précédemment et de la valeur du paramètre global enregistré précédemment, lorsque cette comparaison indique que la valeur provisoire du paramètre global est supérieure à la valeur enregistrée précédemment du paramètre global, - potentiellement, m) répétition des étapes h) à l). Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, selon lequel l’écart est calculé comme une distance statistique de Kullback Leibler, une β-divergence ou une différence de carrés. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, selon lequel la minimisation de l’écart est réalisée grâce à un algorithme de minimisation du type gradient conjugué. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, selon lequel chaque illumination de ladite séquence d’illuminations pseudo-aléatoires est générée par interférence d’ondes planes de phase contrôlées ou grâce à un modulateur spatial de lumière imposant une répartition spatiale d’intensité, l’ensemble des répartitions spatiales d’intensité des illuminations de ladite séquence étant généré de manière pseudo-aléatoire. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, selon lequel les images sont acquises par un dispositif d’imagerie de fluorescence, d’imagerie par transmission en lumière blanche ou par transmission acoustique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 13, selon lequel chaque image basse résolution est composée d’une matrice de pixel et selon lequel chaque étape d), e) et f) est réalisée pour chaque pixel ou pour un ou plusieurs groupes de pixels prédéterminés de chaque image basse résolution. Dispositif d’imagerie (1) comprenant :- un générateur (10) d’une séquence d’illuminations pseudo-aléatoires successives, une propriété statistique empirique de la séquence présentant une valeur prédéterminée, - un support (20) d’échantillon (2), - un dispositif de capture d’image (40) adapté à capturer une pluralité d’image basse résolution de l’échantillon (2) exposé à l’une desdites illuminations pseudo-aléatoires de ladite séquence, - un ou plusieurs processeurs (50) programmés pour : i) calculer une valeur mesurée d’une propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, ii) déterminer, sur la base de la valeur prédéterminée de la propriété statistique empirique de la séquence d’illuminations pseudo-aléatoires, un modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution, iii) déterminer une image haute résolution en minimisant, par ajustement du modèle, l’écart entre le modèle de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution et la valeur mesurée de la propriété statistique empirique de la pluralité d’images basse résolution. Dispositif d’imagerie (1) selon la revendication 15, dans lequel le dispositif de capture d’image (40) est un microscope à illumination structuré, un microscope à balayage ou un microscope confocal.