Thèse soutenue

Modele de vision multi-echelles, applications a l'imagerie astronomique

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Auteur / Autrice : FREDERIC RUE
Direction : Albert Bijaoui
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Terre, océan, espace
Date : Soutenance en 1996
Etablissement(s) : Nice

Résumé

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L'observation du ciel met en evidence de nombreux types d'objets distribues hierarchiquement. Nous avons introduit un modele de vision multi-echelles base sur la transformation en ondelettes pour analyser automatiquement les images astronomiques, c'est-a-dire detecter et mesurer leurs objets. La transformation discrete est realisee par l'algorithme a trous qui permet une vision isotrope avec une seule fonction ondelette. Ce modele est fonde sur la notion de structures significatives. Les pixels de l'espace de la transformation en ondelettes (eto), pouvant etre attribues aux objets, sont identifies. A chaque echelle, des procedures de segmentation et sous-segmentation sont appliquees. Un graphe de connection inter-echelles est alors etabli. Les sous-graphes connexes, dont la racine est un maximum local de l'eto, definissent les objets. Connaissant ainsi le volume de coefficients en ondelettes associes a chaque objet dans l'eto, on peut reconstruire son image en utilisant la methode des gradients conjugues. Notre modele de vision a ete applique avec succes sur des images de simulation et sur des images reelles grand champ, en particulier sur un cliche schmidt de l'amas d'abell 85. Par rapport aux methodes traditionnelles basees sur une analyse mono-echelle de l'image, il permet de mieux extraire l'information utile: des objets d'intensite plus faible sont detectes, deux objets assez proches et meme superposes peuvent etre separes et grace aux methodes de reconstruction, on dispose pour chaque objet d'une image assez fidele qui fournit ses parametres de position et de forme et sa magnitude. L'algorithme a trous est cependant tres redondant ce qui conduit a des temps de calcul tres longs et a un encombrement memoire important. C'est pourquoi nous avons developpe un modele base sur une transformation pyramidale en prenant soin de modifier l'algorithme de base pour respecter le theoreme d'echantillonnage a chaque echelle