Traitement d'image en optique adaptative : estimation paramétrique de la réponse impulsionnelle et déconvolution

Image post-processing with adaptive optics : parametric point-spreadfunction identification and deconvolution

• Auteur / Autrice : Romain Fétick
• Direction : Thierry Fusco, Laurent Mugnier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique et sciences de la matière. Optique, photonique et traitement d'image
• Date : Soutenance le 01/10/2020
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Astrophysique de Marseille (LAM)
• Jury : Président / Présidente : Magali Deleuil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Marchis, Karine Rousselet-Perraut, Benoît Neichel
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-François Giovannelli, David Mouillet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Astronomie spatiale

Télescopes spatiaux

Optique adaptative

Mots clés libres

Optique adaptative

Psf

Astronomie

Télescope

Adaptive optics

Psf

Astronomy

Telescope

Résumé

La résolution des images astronomiques est sévèrement dégradée par la turbulence atmosphérique. La réponse impulsionnelle (Point Spread Function, PSF) du système d’imagerie, télescope et atmosphère, est étendue et ne permet pas de dépasser la limite de diffraction d’un télescope de quelques dizaines de centimètres dans le visible. L’optique adaptative (OA) est une correction en temps réel de la turbulence atmosphérique qui augmente considérablement la résolution du système. Cependant la correction d’OA est seulement partielle. La déconvolution est une technique de traitement a posteriori qui permet de restaurer l’information contenue dans l’image mais qui a été atténuée par la turbulence. Cette déconvolution nécessite l’utilisation de la PSF du système, souvent inconnue ou incorrectement estimée. Le travail présenté ici montre l’intérêt d’utiliser un modèle paramétrique de PSF en traitement d’image. Les deux grands axes de ce travail sont alors i) la création et validation d’un modèle de PSF adapté à la correction OA et ii) l’utilisation de ce modèle de PSF pour la déconvolution. Le modèle proposé ici inclut des paramètres physiques. Grâce à son origine physique, ce modèle de PSF corrigée par OA est précis sur la forme de la PSF et ses paramètres peuvent être déterminés par des données de la boucle OA. La robustesse et adaptabilité du modèle sont validées notamment sur l’imageur SPHERE / Zimpol et sur le spectro-imageur MUSE du VLT. Ensuite le modèle est utilisé en déconvolution d’images astronomiques avec utilisation de marginalisation. Cette technique est appliquée à l’ESO Large Program d’observation d’astéroïdes de la ceinture principale

Imaging resolution is severely reduced in astronomy due to the atmospheric turbulence.The resulting Point Spread Function (PSF) is large and is equivalent to the one of a diffraction limited telescope of a dozen of centimetres in the visible. Adaptive Optics (AO) is a real time compensation of the turbulence significantly increasing the resolution. However AO correction is only partial, damaging especially the shorter wave lengths. The deconvolution post-processing technique restores the information contained in the image although attenuated by the turbulence effect. This deconvolution requires the input of the PSF, often unknown or poorly knownin ground-based astronomy. The current work focuses on i) writing and validating a PSF model dedicated to AO observations, and ii) the use of this PSF model fordeconvolution purposes. The PSF model developed here includes physical parameters such as the Fried parameter or the AO residual phase variance. Thanks to this physical origin, this PSF model precisely fits the AO PSF shape and its parameters may be constrained by telemetry. Robustness and versatility of the model are proven on the SPHERE / Zimpol imager and the MUSE spectro-imager from VLT. Then the model is used for deconvolution of astronomical images. We show that the joint deconvolution,which estimates simultaneously the object and the PSF, is degenerated.Instead we use the marginal approach : the image is used to estimate first the PSF,the object is estimated only in a second step. These deconvolution techniques using parametric PSF are applied on asteroid images from the ESO Large Program