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Thèses et Mémoire de l'Université de Strasbourg

Détection des galaxies à faible brillance de surface, segmentation hyperspectrale dans le cadre de l'observatoire virtuel

PETREMAND, Matthieu (2006) Détection des galaxies à faible brillance de surface, segmentation hyperspectrale dans le cadre de l'observatoire virtuel. Thèses de doctorat, Université Louis Pasteur.

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Résumé

Les progrès technologiques de l'instrumentation astronomique soulèvent des problématiques variées. L'imagerie monobande permet, grâce aux capteurs de résolution et de sensiblité croissante, de découvrir des objets autrefois inobservables. En particulier, le développement des capteurs multispectraux permet l'acquisition de masses de données porteuses d'une information très riche. Néanmoins, l'interprétation et le traitement de tels volumes de données restent délicats pour la communauté astronomique. Dans le cadre de cette thèse nous proposons un ensemble de méthodes facilitant le processus d'interprétation réalisé par l'astronome. Nous introduisons une nouvelle méthode de segmentation floue par champs de Markov permettant de prendre en compte les spécificités des observations astronomiques : frontières des objets non définies et objets diffus. Un pixel flou de la carte de segmentation appartient ainsi à une ou deux classes dures en fonction d'un certain degré d'appartenance. Nous proposons également une méthode de détection de galaxies à faible brillance de surface (galaxies LSB) basée sur l'utilisation d'une segmentation markovienne par quadarbre. Cette segmentation permet de dégager les galaxies LSB du fond de ciel grâce à une estimation fine de la statistique du bruit présent dans l'observation. Un ensemble d'étapes de sélection est ensuite mis en oeuvre afin de caractériser la galaxie. Nous proposons deux méthodes de visualisation d'images multispectrales permettant de synthétiser l'information portée par toutes les bandes dans une composition colorée réalisée dans l'espace TSL (Teinte Saturation Luminance). Enfin, nous étudions une nouvelle méthode de segmentation de cubes de données hyperspectraux basée sur une approche de discrimination spectrale puis sur une régularisation spatiale de la carte de segmentation par une approche markovienne par quadarbre. Ces méthodes sont validées sur des images astronomiques et ont fait l'objet d'une interaction particuliµerement riche entre communauté STIC et communauté astronomique. De plus, deux méthodes sont validées sur des images issues du domaine de la télédétection pour lesquelles certaines problématiques restent communes.

Type d'EPrint:Thèse de doctorat
Mots-clés libres:Imagerie hyperspectrale, modèles markoviens flous, segmentation, réduction de dimensionnalité, visualisation, détection de galaxies, astronomie
Sujets:UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-4 Instrumentation, imagerie, analyse, contrôle
CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 600 Technologie (sciences appliquées) > 620 Sciences de l'ingénieur > 621 Génie mécanique. Physique appliquée > 621.3 Electrotechnique, éclairage, électronique, télécommunications
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Sciences appliquées > 620 Sciences de l'ingénieur > 621 Génie mécanique. Physique appliquée > 621.3 Electrotechnique, éclairage, électronique, télécommunications

UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-19 Mathématiques et informatique
CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 520 Astronomie, cartographie, géodésie > 523 Les différents corps et phénomènes célestes. Astronomie descriptive > 523.1 Univers, galaxies, quasars
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Sciences de la nature et mathématiques > 520 Astronomie, cartographie, géodésie > 523 Les différents corps et phénomènes célestes. Astronomie descriptive > 523.1 Univers, galaxies, quasars
Code ID:1252
Déposé le :16 Mars 2007

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