Méthodes de séparation aveugle de sources et applications à l’imagerie hyperspectrale en astrophysique et observation de la Terre.

Doctorant : Andréa GUERRERO

Directeur : Yannick DEVILLE

Début de thèse : Octobre 2016

Groupe thématique : SISU

Le but de cette thèse est de chercher de nouvelles méthodes de séparation aveugle de sources dans le cas d’une configuration initiale du mélange complexe : modèle non linéaire, invariant ou bruité. Pour cela, on peut utiliser les caractéristiques de nos signaux (non-négativité, linéarité sur des petits intervalles spectraux, ..), mais on veut aussi réfléchir au cas où nous ne pouvons pas caractériser ces sources, un cas relativement peu étudié dans la littérature dû à sa complexité.

Dans le cadre de cette thèse, nous étudions le cas spécifique de l’imagerie hyperspectrale (on travaille donc avec beaucoup de données). C’est une méthode d’imagerie en plein boum, dans les domaines de l’astrophysique et l’observation de la terre notamment. Le travail effectué sera donc scindé en deux pour répondre aux besoin de chacun des domaines cités.

Pour l’application en astrophysique, cette thèse entre dans le cadre d’une mission de l’Agence Spatiale Européenne appelée EUCLID qui vise à comprendre ce qu’est l’énergie noire et en quoi est-elle responsable de l’expansion de l’univers.

En observation de la Terre, c’est un travail que l’on reprend de zéro et qui viserait à améliorer le démélange hyperspectral dans le cas de scènes urbaines notamment.

Rechercher