Approximation et Estimation des Opérateurs de Flou Variable

Restoring images degraded by spatially varying blur is a problem encountered in many disciplines such as astrophysics, computer vision or biomedical imaging. Blurring operators are modelled using integral operators with some regularity and decrease conditions on the kernel. Recently, we studied the approximation of these operators in wavelet bases in which operators are highly compressible. They also allow to fastly compute matrix-vector products with a complexity $O(N\epsilon^{-d/M})$ for a precision $\epsilon$ in spectral norm, where N is the number of pixels of a d-dimensional image and M describes the kernel regularity. Additionnaly, we have shown that the sparsity pattern of the matrix can be pre-defined. We exploit these results to study the estimation/reconstruction of the operator from the knwoledge of few point spread functions located at arbitrary positions in the image domain. We propose an original formulation directly in the wavelet domain and a fast algorithm

Inférence bayésienne dans des problèmes inverses, myopes et aveugles en traitement du signal et des images

Les activités de recherche présentées concernent la résolution de problèmes inverses, myopes et aveugles rencontrés en traitement du signal et des images. Les méthodes de résolution privilégiées reposent sur une démarche d'inférence bayésienne. Celle-ci offre un cadre d'étude générique pour régulariser les problèmes généralement mal posés en exploitant les contraintes inhérentes aux modèles d'observation. L'estimation des paramètres d'intérêt est menée à l'aide d'algorithmes de Monte Carlo qui permettent d'explorer l'espace des solutions admissibles. Un des domaines d'application visé par ces travaux est l'imagerie hyperspectrale et, plus spécifiquement, le démélange spectral. Le second travail présenté concerne la reconstruction d'images parcimonieuses acquises par un microscope MRFM

Méthodes et outils pour la réactivité et la proactivité des systèmes et des organisations

Le parcours de recherche présenté dans le dossier présente des contributions portant sur la réactivité et la proactivité des systèmes et des organisations. Ces contributions portent sur une méthode pour la surveillance en fabrication mécanique par une mise en œuvre du concept de capteur intelligent. Puis, l’exploitation des données de surveillance est réalisée par une architecture distribuée de surveillance et de conduite des machines et des processus accroissant la réactivité et la productivité de la ressource de production. Un retour d’expérience cognitif permet, par la capitalisation d’expériences passées, à une organisation de réagir plus vite face à une situation courante. La proactivité a été traitée par une méthode de pronostic des systèmes multi-composants fournissant des indicateurs d’aide à la décision ainsi que par la méthode les exploitant pour la planification conjointe de la production et de la maintenance. Le projet recherche porté doit contribuer à deux domaines d’application que sont l’ingénierie des systèmes et « l’industrie 4.0 ». En ingénierie des systèmes, le projet porte notamment sur les phases de conception par de l’aide à la recherche d’architectures répondant aux exigences de nouveaux cahier des charges mais aussi par des contributions à l’évaluation d’architectures éligibles, notamment, par la définition d’une architectures d’objets simulant l’environnement, la physique des composants, les fonctions, les scénarios assurant les échanges des différents types de flux. Dans le domaine de « l’industrie 4.0 », le projet porte sur la définition d’architectures fonctionnelles de ressources techniques pour accroître leur réactivité à leur état de santé et à celui du procédé mais aussi sur la définition de méthodes réactives et des services nécessaires pour (re)planifier la production et la maintenance selon la santé actuelle ou future des procédés et ressources techniques