Séminaires
Diablerie et compagnie ou l'approche "problèmes inverses" pour la déconvolution aveugle et la détection optimale - Ferreol Soulez - Observatoire de Lyon
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Europe/Paris
Salle Grossetete (LPNHE)
Salle Grossetete
LPNHE
Tour 43 RdC
4 place Jussieu
75005 Paris
Description
L'approche « problèmes inverses » consiste à rechercher les causes à partir des effets ; c'est-à-dire estimer les paramètres décrivant un système d'après son observation. Pour cela, on utilise un modèle physique décrivant les liens de causes à effets entre les paramètres et les observations. Le terme inverse désigne ainsi l'inversion de ce modèle direct. Seulement si, en règle générale, les mêmes causes donnent les mêmes effets, un même effet peut avoir différentes causes et il est souvent nécessaire d'introduire des a priori pour restreindre les ambiguïtés de l'inversion. Dans ce travail, ce problème est résolu en estimant par des méthodes d'optimisations continues, les paramètres minimisant une fonction de coût regroupant un terme issu du modèle de formation des données et un terme d'a priori.
Après avoir illustrée cette approche avec la déconvolution d'image, je présenterais le problème de la déconvolution aveugle de données multidimensionnelles hétérogène ; c'est-à-dire de données dont les différentes dimensions ont des significations et des unités différentes. Pour cela nous avons établi un cadre général avec un terme d'a priori séparable, que nous avons adapté avec succès à différentes applications : la déconvolution de données multi-spectrales en astronomie, d'images couleurs en imagerie de Bayer et la déconvolution aveugle de séquences vidéo bio-médicales (coronarographie, microscopie classique et confocale).
Enfin, je présenterais la méthode de déconvolution 4D (x,y,lambda,t) et d'extraction de spectre de super-nova, élaborée avec Sebastien Bongard dans le cadre de la Supernovae factory.