Thèse soutenue

Reconstruction tridimensionnelle des objets plats du patrimoine à partir du signal de diffusion inélastique

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Auteur / Autrice : Patricio Guerrero Prado
Direction : Laurent DumasMaï Khong Nguyen-VergerSerge Cohen
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 05/07/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques de Versailles
établissement opérateur d'inscription : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
Jury : Président / Présidente : Sylvie Le Hégarat
Examinateurs / Examinatrices : Roman Novikov, Mohammed El Rhabi
Rapporteur / Rapporteuse : Uwe Bergmann, Guillaume Bal

Résumé

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La caractérisation tridimensionnelle de matériaux anciens plats est restée une activité non évidente à accomplir par des méthodes classiques de tomographie à rayons X en raison de leur morphologie anisotrope et de leur géométrie aplatie.Pour surmonter les limites de ces méthodologies, une modalité d'imagerie basée sur le rayonnement diffusé Compton est étudiée dans ce travail. La tomographie classique aux rayons X traite les données de diffusion Compton comme du bruit ajouté au processus de formation d'image, tandis que dans la tomographie du rayonnement diffusé, les conditions sont définies de sorte que la diffusion inélastique devienne le phénomène dominant dans la formation d'image. Dans ces conditions, les rotations relatives entre l'échantillon et la configuration d'imagerie ne sont plus nécessaires. Mathématiquement, ce problème est résolu par la transformée de Radon conique. Le problème direct où la sortie du système est l'image spectrale obtenue à partir d'un objet d'entrée est modélisé. Dans le problème inverse une estimation de la distribution tridimensionnelle de la densité électronique de l'objet d'entrée à partir de l'image spectrale est proposée. La faisabilité de cette méthodologie est supportée par des simulations numériques.