Statistical hyperspectral image processing for diffuse object detection : application to the astronomical images from the MUSE spectro-imager.

Traitement statistique d'images hyperspectrales pour la détection d'objets diffus : application aux données astronomiques du spectro-imageur MUSE

Jean-Baptiste Courbot (1, 2)

1 ICube - Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie
2 CRAL - Centre de Recherche Astrophysique de Lyon

We study the detection and segmentation problems in extremely noised images. The main application of these works is the detection of large-scale structures in MUSE astronomical hyperspectral images, namely haloes (localized and homogenous in images) and filaments (anisotropic large-scale structures). First, we study the hypothesis-testing detection in hyperspectral images, based on spatial and spectral shape constraints as well as similarity constraints. Then, we introduce a pairwise Markov field model which allows the formulation of the detection problem as a special case of the segmentation problem, while introducing a Markovian prior on the result. Next, in order to model oriented structures in images, we propose a triplet Markov field model allowing the joint segmentation of orientations and classes in images. Finally, we study the modelling of large-scale structures in images by introducing a triplet Markov tree model handling inter-resolution dependancy jointly with homogeneity within resolutions. The two latter models were introduced in the general framework of image segmentation. Each model was validated with respect to its alternatives, then all models were compared on synthetic data in the context of detection within astronomical hyperspectral images. Finally, this document presents the analysis of the results on real MUSE images.

Nous étudions le problème de la détection et de la segmentation dans des images extrêmement bruitées. L'application est la détection, dans les données hyperspectrales astronomiques de l'instrument MUSE, de halos (localisés et homogènes dans les images) et de filaments (structures anisotropes à grande échelle). Dans un premier temps, nous étudions le problème de détection par tests d'hypothèses dans des images hyperspectrales en nous appuyant sur des contraintes de formes spatiales, spectrales et de similarité entre spectres. Nous introduisons ensuite un modèle de champ de Markov couple convolutif, qui permet de poser le problème de détection comme le cas particulier d'un problème de segmentation, tout en apportant un a priori markovien sur la classification recherchée. Ensuite, afin de modéliser les structures orientées dans les images, nous introduisons un modèle de champ de Markov triplet permettant la segmentation simultanée des orientations et des classes. Dans le but de modéliser des structures à grande échelle dans les images, nous introduisons également un modèle d'arbre de Markov triplet permettant la prise en compte simultanée de composantes hiérarchiques inter-résolution et d'homogénéité au sein d'une résolution. Chaque modèle a été validé et comparé à l'état de l'art, puis tous ont été comparés sur des données synthétiques dans le contexte de la détection dans des images hyperspectrales astronomiques. Le manuscrit présente enfin l'analyse des résultats obtenus sur des données réelles issues de l'instrument MUSE.

Mots clés: Image processing; Image segmentation; Statistical detection; Markovian modeling; Astronomical hyperspectral images

Mots clés: Traitement des images; Segmentation Classification; Détection statistique; Modèles markoviens; Images hyperspectrales astronomiques

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Applications [stat.AP]

Jean-Baptiste Courbot. Traitement statistique d'images hyperspectrales pour la détection d'objets diffus : application aux données astronomiques du spectro-imageur MUSE. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université de Strasbourg, 2017. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01619825v1⟩