3-D deconvolution of hyper-spectral astronomical data

In this paper we present a general forward fitting method for multichannel image restoration based on regularized chi2. We introduce separable regularizations that account for the dynamic of the model and take advantage of the continuities present in the data, leaving only two hyper-parameters to tune. We illustrate a practical implementation of this method in the context of host galaxy subtraction for the Nearby SuperNova factory. We show that the image restoration obtained fulfills the stringent requirements on bias and photometricity needed by this program. The reconstruction yields sub-percent integrated residuals in all the synthetic filters considered both on real and simulated data. Even though our implementation is tied to the SNfactory data, the method translates to any hyper-spectral data. As such, it is of direct relevance to several new generation instruments like MUSE. Also, this technique could be applied to multi-band astronomical imaging for which image reconstruction is important, for example to increase image resolution for weak lensing surveys.Comment: 14 pages, 12 figures, 3 tables. Accepted for publication in MNRA

Interdroplet bilayer arrays in millifluidic droplet traps from 3D-printed moulds

In droplet microfluidics, aqueous droplets are typically separated by an oil phase to ensure containment of molecules in individual droplets of nano-to-picoliter volume. An interesting variation of this method involves bringing two phospholipid-coated droplets into contact to form a lipid bilayer in-between the droplets. These interdroplet bilayers, created by manual pipetting of microliter droplets, have proved advantageous for the study of membrane transport phenomena, including ion channel electrophysiology. In this study, we adapted the droplet microfluidics methodology to achieve automated formation of interdroplet lipid bilayer arrays. We developed a ‘millifluidic’ chip for microliter droplet generation and droplet packing, which is cast from a 3D-printed mould. Droplets of 0.7–6.0 μL volume were packed as homogeneous or heterogeneous linear arrays of 2–9 droplets that were stable for at least six hours. The interdroplet bilayers had an area of up to 0.56 mm2, or an equivalent diameter of up to 850 μm, as determined from capacitance measurements. We observed osmotic water transfer over the bilayers as well as sequential bilayer lysis by the pore-forming toxin melittin. These millifluidic interdroplet bilayer arrays combine the ease of electrical and optical access of manually pipetted microdroplets with the automation and reproducibility of microfluidic technologies. Moreover, the 3D-printing based fabrication strategy enables the rapid implementation of alternative channel geometries, e.g. branched arrays, with a design-to-device time of just 24–48 hours

The strain-dependent spatial evolution of garnet in a high-pressure ductile shear zone from the Western Gneiss Region (Norway): a synchrotron X-ray microtomography study

Reaction and deformation microfabrics provide key information to understand the thermodynamic and kinetic controls of tectono‐metamorphic processes, however, they are usually analysed in two dimensions, omitting important information regarding the third spatial dimension. We applied synchrotron‐based X‐ray microtomography to document the evolution of a pristine olivine gabbro into a deformed omphacite–garnet eclogite in four dimensions, where the 4th dimension is represented by the degree of strain. In the investigated samples, which cover a strain gradient into a shear zone from the Western Gneiss Region (Norway), we focused on the spatial transformation of garnet coronas into elongated garnet clusters with increasing strain. The microtomographic data allowed quantification of garnet volume, shape and spatial arrangement evolution with increasing strain. The microtomographic observations were combined with light microscope and backscatter electron images as well as electron microprobe (EMPA) and electron backscatter diffraction (EBSD) analysis to correlate mineral composition and orientation data with the X‐ray absorption signal of the same mineral grains. With increasing deformation, the garnet volume almost triples. In the low‐strain domain, garnet grains form a well interconnected large garnet aggregate that develops throughout the entire sample. We also observed that garnet coronas in the gabbros never completely encapsulate olivine grains. In the most highly deformed eclogites, the oblate shapes of garnet clusters reflect a deformational origin of the microfabrics. We interpret the aligned garnet aggregates to direct synkinematic fluid flow, and consequently influence the transport of dissolved chemical components. EBSD analyses reveal that garnet shows a near‐random crystal preferred orientation that testifies no evidence for crystal plasticity. There is, however evidence for minor fracturing, neo‐nucleation and overgrowth. Microprobe chemical analysis revealed that garnet compositions progressively equilibrate to eclogite facies, becoming more almandine‐rich. We interpret these observations as pointing to a mechanical disintegration of the garnet coronas during strain localization, and their rearrangement into individual garnet clusters through a combination of garnet coalescence and overgrowth while the rock was deforming

Non-local image smoothing by anisotropic diffusion in the space of patches

Nous proposons un algorithme de lissage non-local approximant l'application d'EDPs de diffusion dans un espace Euclidien de patches d'images. Nous projetons d'abord l'image à traiter dans cet espace de grande dimension, et nous en estimons une géométrie locale grâce à une extension multi-dimensionnelle des tenseurs de structure. L'analyse de leurs éléments propres nous permet de diriger une EDP de diffusion anisotrope basée patch, qui a à la fois un comportement de régularisation local et non-local, et dont la solution peut s'estimer par des successions de convolutions locales orientées. Nous montrons en particulier que le Filtrage Bilatéral et l'algorithme des Moyennes Non-Locales sont les cas isotropes de notre formalisme général de lissage non-local par patch

ETUDE NUMERIQUE DE L'INTERACTION TOURBILLONS - ONDE ACOUSTIQUE

LE TRAVAIL A POUR OBJET L'ETUDE NUMERIQUE DE L'INTERACTION ENTRE UN ECOULEMENT ET UNE ONDE ACOUSTIQUE DANS L'EAU. LORSQU'UNE ONDE TRAVERSE UNE ZONE DE VORTICITE DE L'ECOULEMENT, ELLE SUBIT UNE DIFFUSION. IL EST ALORS POSSIBLE EN RECUEILLANT L'ONDE DIFFUSEE D'OBTENIR DES RENSEIGNEMENTS INTERESSANTS SUR LES ECOULEMENT INSONNES. CETTE METHODE A AINSI ETE UTILISEE EXPERIMENTALEMENT COMME UN MOYEN DE MESURE NON-INTRUSIF D'ECOULEMENTS TOURBILLONNAIRES OU TURBULENTS. ON DEVELOPPE DANS UN PREMIER TEMPS LA THEORIE DE L'INTERACTION ENTRE UNE ONDE ET UN ECOULEMENT. ON SE PROPOSE POUR CELA DE RESOUDRE LE PROBLEME DE NEUMANN ASSOCIE PAR UNE METHODE INTEGRALE POUR LE CALCUL DE LA PRESSION ACOUSTIQUE DIFFUSEE. ON COMPARE LA METHODE AVEC CELLE DECRITE DANS LES TRAVAUX DE LUND ET ROJAS QUI PROPOSENT UNE FORMULE ANALYTIQUE LIANT LINEAIREMENT LA VORTICITE ET LA PRESSION DIFFUSEE DANS L'ESPACE DE FOURIER, DANS LE CADRE DE L'APPROXIMATION DE BORN EN CHAMP LOINTAIN. PAR COMPARAISON AVEC LES ETUDES EXPERIMENTALES, ON EXPLIQUE COMMENT ON PEUT RETROUVER LES CARACTERISTIQUES ESSENTIELLES DE L'ECOULEMENT DANS LE CAS DE L'ALLEE DE VON KARMAN, A L'AIDE D'UNE ANALOGIE AVEC LES RESEAUX DE DIFFRACTION OPTIQUES. ON VALIDE ENSUITE CES HYPOTHESES AVEC LE CODE DE CALCUL DEVELOPPE, DANS LE CAS D'UNE ALLEE OBTENUE A L'AIDE D'UN MODELE ANALYTIQUE, OU A L'AIDE DE CODES DE CALCUL D'ECOULEMENT FONDES SUR UNE METHODE PARTICULAIRE OU DE VOLUMES FINIS. LA METHODE D'ANALYSE EST ENSUITE APPLIQUEE AU CAS DU TOURBILLON SEUL. ON MONTRE QU'ON PEUT REMONTER A LA MESURE DES SES CARACTERISTIQUES PRINCIPALES : TAILLE, INTENSITE ET VITESSE. ON ETUDIE ENSUITE LE CAS DU TOURBILLON MARGINAL DERRIERE UN PROFIL D'AILE TRIDIMENSIONNEL ET ON S'INTERESSE ENFIN A UN MODELE ANALYTIQUE D'ECOULEMENT MODELISANT LE SILLAGE A L'ARRIERE D'UN SOUS-MARIN.LE HAVRE-BU Centrale (763512101) / SudocSudocFranceF

Régularisation d'images multivaluées par EDP et applications

Nous nous intéressons aux approches par EDP pour la régularisation d'images multivaluées, et leurs applications à une large classe de problèmes d'intérêts. L'étude et la comparaison des méthodes existantes nous permet à la fois de proposer un cadre mathématique commun mieux adapté aux interprétations géométriques locales de ces EDP, mais aussi de concevoir des schémas numériques efficaces pour leur mise en oeuvre. Nous développons de cette fa\c{c}on une nouvelle approche de régularisation multivaluée vérifiant certaines propriétés géométriques locales importantes, qui peut être utilisée dans de nombreuses applications différentes. Nous abordons ensuite le problème lié à la régularisation de données multivaluées contraintes. Un formalisme variationel est proposé afin de traiter dans un cadre unifié, des données de direction comme les champs de vecteurs unitaires, de matrices de rotation, de tenseurs de diffusion etc. Les solutions apportées sont analysées et utilisées avec succès pour résoudre de nombreux problèmes, notamment la régularisation et l'interpolation d'images couleurs, la visualisation de flots, la régularisation de mouvements rigides estimés à partir de séquences vidéos, et l'aide à la reconstruction de réseaux cohérents de fibres dans la matière blanche du cerveau, \a partir de la régularisation d'images d'IRM de diffusion.We are interested in PDE-based approaches for vector-valued image regularization, and its applications for a wide class of interesting image processing problems. The comparative study of existing methods allows us to propose a common mathematical framework, better adapted to understand the underlying diffusion geometry of the regularization processes, as well as design corresponding numerical schemes. Thus we develop a new multivalued image regularization approach that verifies important geometric properties. It can be used in a large range of regularization-related applications. We also tackle the problem of constrained regularization and propose a specific variational formalism unifying in a common framework, the equations acting on direction features~: unit vectors, rotation matrices, diffusion tensors, etc. Proposed solutions are analyzed and used with success to solve applications of interest, such as color image regularization and interpolation, flow visualization, regularization of rigid motions estimated from video sequences, and aided reconstruction of coherent fibers network models in the white matter of the~brain, using DT-MRI imaging.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF

Estimation of variable characteristics of PDF from a diffusion MRI signal

Nous présentons une méthode d'estimation de caractéristiques variées de la probabilité de diffusion des molécules d'eau (carte d'anisotropie, orientation de diffusion, etc.), à partir d'un nombre réduit d'échantillons de signaux IRM de diffusion in-vivo. Ces caractéristiques permettent l'étude de la structure locale du tissu cérébral, dont la matière blanche notamment. L'approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d'échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui unifie de nombreux travaux précédents liés à l'estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion. Notre algorithme permet de reproduire les résultats déjà connus des nombreuses méthodes d'estimation de la littérature. Elle permet aussi d'estimer de nouvelles caractéristiques originales: "vraie" ODF, probabilité de non diffusion. Nous validons notre approche par une comparaison des résultats avec des méthodes de la littérature sur des données in-vivo d'un cerveau humain acquises dans un intervalle de temps clinique