Développement de méthodes de post-traitement en optique adaptative : déconvolution robuste d'images et de cubes de données hyperspectrales

Development of adaptive optics post-processing methods: robust deconvolution of images and hyperspectral data cubes

• Auteur / Autrice : Yee Shan Lau
• Direction : Benoît Neichel, Thierry Fusco
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : PHYSIQUE & SCIENCES DE LA MATIERE - Spécialité : OPTIQUE, PHOTONIQUE ET TRAITEMENT D'IMAGE
• Date : Soutenance en 2023
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LAM - Laboratoire d'Astrophysique de Marseille
• Jury : Président / Présidente : Magali Deleuil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoît Neichel, Joel Vernet, Thierry Fusco, Jessica Lu, Niranjan Thatte
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Jessica Lu, Niranjan Thatte

Mots clés

Mots clés libres

Astronomie

Instrumentation

Traitement de données

Optique Adaptative

Intelligence Artificielle

Astronomy

Instrumentation

Data-Processing

Adaptive Optics

Artificial Intelligence

Résumé

Un des grands défis pour les observations astronomiques au sol à des longueurs d'onde visibles est d'atténuer l'impact de la turbulence atmosphérique. En l'absence de mesures correctives, les plus grands télescopes terrestres sont limités à une résolution angulaire équivalente à celle de télescope de 10 à 20 cm (0,5-1 seconde d'arc). L'Optique Adaptative (OA) permet de partiellement résoudre ce problème en corrigeant les distorsions atmosphériques, améliorant ainsi la résolution angulaire vers la limite de diffraction théorique. Néanmoins, une limitations persiste dans le traitement des données après correction par optique adaptatif; celle de l'obtention d'une fonction d'étalement de point décrivant parfaitement le système optique et les conditions d'observation. Déterminer de manière précise cette fonction d'étalement de point est indispensable lorsque des méthodes de déconvolution sont utilisées. Néanmoins, si l'OA permet de restaurer la résolution angulaire, la PSF résultante est complexe et hautement variable. La PSF (Point Spread Function, ou Fonction d'Etalement de Point en Français) encode la réponse instrumentale, mais étant donné la nature complexe et variable dans le temps de cette PSF, des étoiles de calibration observées avant ou après les observations scientifiques fournissent souvent des références inadéquates. Cette stiatuon pose problème lors du traitement de donnée, et notamment pour appliquer des méthodes de déconvolution. Cette thèse vise à améliorer les méthodes existantes d'estimation de la PSF en améliorant les modèles sous-jacents et en introduisant la variabilité de la longueur d'onde dans le modèle de la PSF. La méthode proposée est plus robuste pour les observations impliquant des objets étendus résolus et est suffisamment flexible pour incorporer la diversité spectrale de la PSF dans l'imagerie hyperspectrale. Des simulations utilisant des configurations de système réalistes, telles que des télescopes similaires au VLT et ELT-HARMONI, ont été effectuées pour évaluer les caractéristiques et les performances de cette approche. Des observations provenant de SPHERE-ZIMPOL (un imageur visible qui fonctionne avec différentes bandes spectrales) et de MUSE-NFM (un imageur hyperspectral) ont été utilisées pour valider la méthodologie dans le contexte d'observations assistées par OA.

A significant challenge in ground-based astronomical observations at visible wavelengths is mitigating the impact of atmospheric turbulence. In the absence of corrective measures, even the largest terrestrial telescopes are limited to an angular resolution equivalent to a 10-20 cm telescope, translating to a resolution no finer than 0.5-1 arcsecond. Adaptive Optics (AO) has partially addressed this by correcting atmospheric distortions, thereby improving angular resolution towards the theoretical diffraction limit. Nonetheless, a critical limitation persists in obtaining an accurate Adaptive Optics Point Spread Function (AO-PSF) for effective data processing, especially when deconvolution methods are employed. Given the complex and time-varying nature of the PSF, calibration stars observed before or after the scientific observations often provide inadequate reference PSFs, leading to artefacts in the deconvolved image. Additionally, there is an emerging necessity to account for the wavelength-dependent properties of the PSF, particularly when using hyperspectral imaging systems like HARMONI. This thesis aims to enhance existing marginal PSF estimation methods by improving object priors and introducing wavelength variability into the PSF model. The refined method is more robust for observations involving resolved extended objects and is flexible to incorporate the PSF's spectral diversity in hyperspectral imaging. Simulations employing realistic system configurations, such as VLT-like telescope and ELT-HARMONI, have been carried out to assess the characteristics and performance of this approach. Furthermore, observations from SPHERE-ZIMPOL (a visible imager that works with different wavebands) and MUSE-NFM (a hyperspectral imager) have been used to validate the methodology within the context of realistic AO-assisted observations.