Détermination automatique des paramètres morphologiques des galaxies

Automatic determination of morphological parameters of galaxies

• Auteur / Autrice : Anthony Baillard
• Direction : Albert Bijaoui, Emmanuel Bertin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal et images
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris, ENST

Mots clés

Mots clés contrôlés

Astrophysique

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Traitement d'images

Résumé

Les images sont des données essentielles de l’astrophysique moderne, surtout galactique. La classification morphologique des galaxies est une tâche captivante mais difficile, notamment pour les galaxies distantes convoluées par une réponse impulsionnelle et souffrant d’un faible rapport signal sur bruit. Cette thèse propose un système de classification d’images de galaxies de résolution variable. Etant à la confluence de trois disciplines : l’astronomie (propriétés des galaxies), le traitement du signal (analyse d’images) et l’intelligence artificielle (apprentissage supervisé), le travail a été réalisé au sein du projet EFIGI (http://www. Efigi. Org), une collaboration de laboratoires de recherche français (IAP, LTCI, LRDE, LAM, OMP and CRAL). Les deux premiers chapitres, dédiés à l’astronomie, expliquent comment un jeu de données morphologiques robuste a été assemblé. Les chapitres trois à cinq, concernant l’informatique, détaillent l’acquisition et l’utilisation des données d’entrée des classifieurs. Le chapitre 1 introduit l’astronomie extragalactique et la morphométrie des galaxies. Le chapitre 2 décrit le catalogue de galaxies CFIGI contenant des données morphologiques détaillées. Le chapitre 3 présente le logiciel NFIGI, écrit dans le but de supprimer des images les sources parasites (étoiles). Le chapitre 4 propose une technique de réduction dimensionnelle grâce à SExFIGI, un logiciel de décomposition d’images de galaxies sur une base “d’anneaux” concentriques. Le chapitre 5 conclut avec les systèmes supervisés de détermination automatique de paramètres morphologiques (le rapport bulbe/total, la courbure des bras, la présence d’une barre, et d’autres).

Images data is key to modern astrophysics, especially while trying to define galaxies. Galaxy morphological classification is an enthralling but difficult task. This is particularly true while dealing with distant galaxies convolved by a point-spread function and suffering from a poor signal-to-noise ratio. This thesis proposes an automatic system to classify images of galaxies with varying resolution. Being at the intersection of three disciplines: astronomy (properties of galaxies), signal processing (image analysis), and artificial intelligence (supervised learning), the work has been realized as part of the project EFIGI (http://www. Efigi. Org), a collaboration of French research laboratories (IAP, LTCI, LRDE, LAM, OMP and CRAL). The first two chapters, dedicated to astronomy, show how a robust set of morphological data was put together. Chapters three to five, on computer science, clarify the acquisition and usage of the input data for the classifiers. Chapter 1 introduces extragalactic astronomy and galactic morphology. Chapter 2 describes the catalogue of galaxies called CFIGI, which contains detailed morphological information. CFIGI is the result of fruitful work collaboration with seven astronomers. Chapter 3 introduces the tool NFIGI, which was written to clean images of galaxies from contaminating sources (like stars). Chapter 4 proposes a technique of dimensional reduction using SExFIGI, a software to decompose images of galaxies on a basis of concentric “rings”. Chapter 5 concludes with the supervised systems that automatically determine a set of morphological parameters (bulge/total ratio, arm curvature, bar strength, and others).