Search & Find
DiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporamaDiaporama
Accueil
ICube   >   Agenda : Thèse : Traitement statistique d'images hyperspectrales pour la détection d’objets diffus : application aux données astronomiques du spectro-imageur MUSE

Thèse : Traitement statistique d'images hyperspectrales pour la détection d’objets diffus : application aux données astronomiques du spectro-imageur MUSE

Le 13 octobre 2017
À 10h30
Illkirch - Pôle API - A207

Soutenance de thèse : Jean-Baptiste COURBOT

Équipe : MIV

Titre : Traitement statistique d'images hyperspectrales pour la détection d’objets diffus : application aux données astronomiques du spectro-imageur MUSE

Résumé : Nous étudions le problème de la détection  et de la segmentation dans des images extrêmement bruitées. L'application est la détection, dans les données hyperspectrales astronomiques de l'instrument MUSE, de halos (localisés et homogènes dans les images) et de filaments (structures anisotropes à grande échelle). Dans un premier temps, nous étudions le problème de détection par tests d'hypothèses dans des images hyperspectrales en nous appuyant sur des contraintes de formes spatiales, spectrales et de similarité entre spectres. Nous introduisons ensuite un modèle de champ de Markov couple convolutif, qui permet de poser le problème de détection comme le cas particulier d'un problème de segmentation, tout en apportant un \textit{a priori} markovien sur la classification recherchée. Ensuite, afin de modéliser les structures orientées dans les images, nous introduisons un modèle de champ de Markov triplet permettant la segmentation simultanée des orientations et des classes. Dans le but de modéliser des structures à grande échelle dans les images, nous introduisons également un modèle d'arbre de Markov triplet permettant la prise en compte simultanée de composantes hiérarchiques inter-résolution et d'homogénéité au sein d'une résolution. Chaque modèle a été validé et comparé à l'état de l'art, puis tous ont été comparés sur des données synthétiques dans le contexte de la détection dans des images hyperspectrales astronomiques. Le manuscrit présente enfin l'analyse des résultats obtenus sur des données réelles issues de l'instrument MUSE.

Cette thèse a été dirigée par Christophe Collet, Professeur à l'Université de Strasbourg et co-dirigée par Roland Bacon, Directeur de recherches au Centre de recherches en astrophysique de Lyon,

Le jury sera composé de Jean-Yves Tourneret (rapporteur), Professeur à l'INP de Toulouse, Wojciech Pieczynski (rapporteur), Professeur à l'IMT Télécom SudParis, Olivier Michel (examinateur), Professeur à l'Université Grenoble Alpes, Éric Thiébaut (examinateur), Astronome adjoint au Centre de recherches en astrophysique de Lyon, Vincent Mazet (encadrant-examinateur), Maître de conférences à l'Université de Strasbourg et Emmanuel Monfrini (encadrant-examinateur), Maître de conférences à l'IMT Télécom SudParis.

La soutenance aura lieu le vendredi 13 octobre 2017 à 10h30 dans l'amphithéâtre A207 situé dans le bâtiment A de Télécom Physique Strasbourg à Illkirch.

À la une

La campagne 2018 des concours chercheur(e)s du CNRS est ouverte jusqu'au 8 janvier 2018 à...

Flux RSS

nov. 27 2017

Thibault PFLUG a obtenu le prix de thèse KEPLER 2017 du Chapitre de Saint-Thomas. Ce dernier avait...

Flux RSS

Le 15 décembre 2017
À 10h30
INSA de Strasbourg - amphi Dietrich