Traitement du signal et des images
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés
Reconstruction hyperspectrale haute résolution par inversion de mesures spectroscopiques à intégrale de champ. Application au spectromètre infrarouge MIRI-MRS du télescope spatial James webb.
dirigés par Monsieur François ORIEUX
Soutenance prévue le lundi 08 novembre 2021 à 10h00
Lieu: En présentiel Amphi sc.046 (Peugeot), Bâtiment Bouygues, Campus CentraleSupélec, 3 Rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette
Composition du jury proposé
| M. François ORIEUX | Université Paris-Saclay | Directeur de thèse |
| M. Hervé CARFANTAN | Université Paul Sabatier | Rapporteur |
| M. Said MOUSSAOUI | Centrale Nantes | Rapporteur |
| Mme Emilie CHOUZENOUX | INRIA Saclay | Examinatrice |
| Mme Barbara NICOLAS | CNRS/INSA Lyon | Examinatrice |
| M. Alain ABERGEL | Université Paris-Saclay | Co-directeur de thèse |
Keywords: Inverse Problems, Data fusion, Super Resolution, Hyperspectral imaging.
Abstract:
Hyperspectral imaging produces three-dimensional images with two spatial dimensions and one spectral dimension. However, direct observation of hyperspectral (HS) images is impossible because the actual measurements are 2-dimensional.
This thesis deals with inverse problem approaches to reconstruct a hyperspectral image with high spatial and spectral resolution from a set of 2D infrared measurements provided by the instrument “ Integral Field Spectrometer ” (IFS) (Mid-Resolution Spectrometer: MRS) of the “ Mid-Infrared ” instrument onboard the “ James Webb Space Telescope ” (JWST).
The reconstruction is ill-posed since the measurements suffer at least from a wavelength-dependent spatio-spectral blurring and a subsampling with a heterogeneous spatial and spectral sampling step. A fundamental part of this work is to design a forward model that describes the response of the IFS instrument. The proposed reconstruction algorithm depends on the developed forward model and is based on the least-squares approach with a convex regularization for edge preservation. This algorithm considers a fusion of the heterogeneous measurements acquired from different spatio-spectral observations with different blurs and different sampling steps, a super-resolution to improve the spatial resolution of the reconstructed image, and a deconvolution to minimize the blur. We show on simulations a clear deconvolution and a significant improvement in the spatial and spectral resolutions of the reconstructed HS images compared to the state-of-the-art algorithms, in particular around the edges.
Mots-clés: Problème inverse, Fusion des données, Super résolution, Imagerie hyperspectrale
Résumé:
L’imagerie hyperspectrale produit des images tridimensionnelles ayant deux dimensions spatiales et une dimension spectrale. Cependant, une observation directe des images hyperspectrales (HS) n’est pas possible car les vraies mesures sont 2-dimensionnelles.
Cette thèse traite des approches de type problème inverse pour reconstruire une image hyperspectrale à haute résolution spatiale et spectrale à partir d’un ensemble de mesures infrarouges 2D fourni par l’instrument “Integral Field Spectrometer” (IFS) (Mid-Resolution Spectrometer: MRS) de l’instrument “Mid-Infrared” à bord du “James Webb Space Telescope” (JWST).
La reconstruction est mal posée puisque ces mesures hétérogènes souffrent au moins d’un flou spatial et spectral dépendant de la longueur d’onde et sont sous échantillonnées sur plusieurs détecteurs avec des pas d’échantillonnages hétérogènes.
Une partie fondamentale de ce travail consiste à concevoir un modèle direct qui décrit la réponse de l’instrument IFS. L’algorithme de reconstruction proposé dépend du modèle direct et s’appuie sur l’approche des moindres carrés avec une régularisation convexe pour préserver les bords. Cet algorithme considère une fusion des mesures issues de différentes observations spatio-spectrales avec différents flous et différents échantillonnages, une super-résolution pour améliorer la résolution spatiale de l’image HS reconstruite, et une déconvolution pour minimiser le flou.
Nous montrons sur des simulations une déconvolution nette et une amélioration significative des résolutions spatiales et spectrales de l’images HS reconstruite par rapport aux algorithmes de l’état de l’art, en particulier autour des bords.
