Fusion rapide d'images multispectrales et hyperspectrales en astronomie infrarouge.

Le James Webb Space Telescope (JWST) sera lancé en octobre 2021 et fournira des images multispectrales (à basse résolution spectrale) sur de larges champs de vue (avec une haute résolution spatiale) et des images hyperspectrales (à haute résolution spectrale) sur des petits champs de vue (avec une plus basse résolution spatiale). Les travaux de cette thèse ont pour but de développer des méthodes de fusion qui combinent ces images pour reconstruire la scène astrophysique observée à haute résolution spatiale et spectrale. Le produit fusionné permettra une amélioration de l'interprétation scientifique des données. Ces travaux s'inscrivent dans le programme d'observation prioritaire Early Release Science "Radiative Feedback of Massive Stars" qui sera mené lors de la première vague des missions scientifiques du JWST en septembre 2022. Le problème de fusion d'images de résolutions spatiales et spectrales différentes a été largement étudié dans un contexte d'observation de la Terre. Les méthodes les plus performantes sont basées sur la résolution de problèmes inverses, en minimisant un critère de fidélité aux données complété par un terme de régularisation. Le terme d'attache aux données est formulé d'après un modèle direct des instruments d'observation. Le terme de régularisation peut être interprété comme une information a priori sur l'image fusionnée. Les principaux enjeux de la fusion de données pour le JWST sont le très gros volume des données fusionnées, considérablement plus grand que la taille typique des images rencontrées en observation de la Terre, et la complexité des deux instruments d’observation. Dans cette thèse, nous proposons d'abord un cadre générique permettant de simuler des observations telles qu'elles seront fournies par deux instruments embarqués sur le JWST: l'imageur multispectral NIRCam et le spectromètre NIRSpec. Ce protocole repose principalement sur une image de référence à hautes résolutions spatiale et spectrale et sur la modélisation des instruments considérés. Dans ces travaux, l'image de référence est synthétiquement créée en exploitant une factorisation réaliste des caractéristiques spatiales et spectrales d'une région de photodissociation. Pour simuler les images multi- et hyperspectrales, nous établissons un modèle d’observation précis respectant les spécifications des instruments NIRCam et de NIRSpec. Ce modèle direct tient compte des particularités des instruments d'observation astrophysique, à savoir un flou spectralement variant pour chacun des instruments, et de leurs caractéristiques de bruit particulières. Ce cadre générique, inspiré par le célèbre protocole de Wald et al. (2005), rend possible la simulation de données réalistes qui seront utilisées pour évaluer les performances des algorithmes de fusion. Ensuite, nous exploitons le modèle direct précédemment établi pour formuler la tâche de fusion comme un problème inverse. En complément du terme d'attache aux données obtenu, un certain nombre de régularisations sont explorées. Tout d'abord, une régularisation spectrale est définie en suivant une hypothèse de rang faible sur l’image fusionnée. Ensuite, les régularisations spatiales suivantes sont eßxplorées : régularisation de type Sobolev, régularisation de type Sobolev à poids, représentation par patch et apprentissage de dictionnaires. Pour surmonter la complexité des modèles instrumentaux ainsi que la très grande taille des données, une implémentation rapide est proposée, en résolvant le problème dans le domaine spatial de Fourier et dans un sousespace spectral. Une importance particulière a été accordée à une prise en compte des incertitudes liées au problème : erreurs de pointage du télescope et de recalage des images

Exploitation de la parcimonie pour la détection de cibles dans les images hyperspectrales

Le titre de cette thèse de doctorat est formé de trois mots clés: parcimonie, image hyperspectrale, et détection de cibles. La parcimonie signifie généralement « petit en nombre ou quantité, souvent répartie sur une grande zone ». Une image hyperspectrale est constituée d'une série d'images de la même scène spatiale, mais prises dans plusieurs dizaines de longueurs d'onde contiguës et très étroites, qui correspondent à autant de "couleurs". Lorsque la dimension spectrale est très grande, la détection de cibles devient délicate et caractérise une des applications les plus importantes pour les images hyperspectrales. Le but principal de cette thèse de doctorat est de répondre à la question « Comment et Pourquoi la parcimonie peut-elle être exploitée pour détecter de cibles dans les images hyperspectrales ? ». La réponse à cette question nous a permis de développer des méthodes de détection de cibles prenant en compte l'hétérogénéité de l'environnement, le fait que les objets d'intérêt sont situés dans des parties relativement réduites de l'image observée et enfin que l'estimation de la matrice de covariance d'un pixel d'une image hyperspectrale peut être compliquée car cette matrice appartient à un espace de grande dimension. Les méthodes proposées sont évaluées sur des données synthétiques ainsi que réelles, dont les résultats démontrent leur efficacité pour la détection de cibles dans les images hyperspectrales.The title of this PhD thesis is formed by three keywords: sparsity, hyperspectral image, and target detection. Sparsity is a word that is used everywhere and in everyday life. It generally means « small in number or amount, often spread over a large area ». A hyperspectral image is a three dimensional data cube consisting of a series of images of the same spatial scene in a contiguous and multiple narrow spectral wavelength (color) bands. According to the high spectral dimensionality, target detection is not surprisingly one of the most important applications in hyperspectral imagery. The main objective of this PhD thesis is to answer the question « How and Why can sparsity be exploited for hyperspectral target detection? ». Answering this question has allowed us to develop different target detection methods that mainly take into consideration the heterogeneity of the environment, the fact that the total image area of all the targets is very small relative to the whole image, and the estimation challenge of the covariance matrix (surrounding the test pixel) in large dimensions. The proposed mehods are evaluated on both synthetic and real experiments, the results of which demonstrate their effectiveness for hyperspectral target detection