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Inscriptions closes à cette réunion.
18 personnes membres du GdR ISIS, et 17 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 60 personnes.
Journée GdR ISIS : Traitement du signal de données à valeurs complexes
Date : 12 Juin 2013
L'accueil des participants se fera à partir de 9h30 et la journée commencera dès 10h.
Lieu : Amphi Charve, Campus Saint-Charles, Marseille
http://www.cmi.univ-mrs.fr/seminaires_signal_apprentissage/Conf/June2013/venue.php
Résumé
L'objectif de cette réunion est de présenter des approches, modèles et algorithmes permettant de traiter, de manière spécifique, les données à valeurs complexes.
Un certain nombre de données peut naturellement présenter des valeurs complexes : imagerie IRM, térahertz, données sismiques, sonar ou radar à synthèse d'ouverture (RSO), par exemple. Une représentation complexe peut également enrichir des données initialement réelles (transformée de Hilbert et signal analytique, transformée de Fourier à court terme, transformées en ondelettes complexes ou en arbre dual) et produire des coefficients à valeur complexe.
Les modélisations mathématiques des problématiques associées à ces types de données ont entrainé le développement de nouvelles techniques de traitement. C'est le cas de celles associées à la factorisation de matrices non négatives (NMF), à l'estimation de phase, ou encore aux techniques d'optimisation convexe étendues au cadre complexe.
En complément d'aspects plus théoriques, cette réunion permettra également de présenter des aspects applicatifs dans lequels ces techniques sont utilisées.
Les organisateurs :
Emilie Chouzenoux, Laboratoire d'Informatique Gaspard Monge, Univ. Paris-Est Marne La Vallée
Titre : Algorithme de majoration-minimisation pour les fonctions à valeurs complexes. Application à l'Imagerie par Résonance Magnétique parallèle
Résumé : De nombreuses applications de traitement d’images mettent en jeu des données à valeurs complexes. Dans le cadre de l'optimisation des fonctions à valeurs réelles, les algorithmes de sous-espace ont récemment suscité un vif intérêt dans la communauté du traitement d’images du fait de leur efficacité à résoudre des problèmes de grande taille et des garanties théoriques de convergence dont ils bénéficient. L'objectif de ce travail est d'étendre les propriétés théoriques de l'algorithme de sous-espace 3MG (Majorize-Minimize Memory Gradient) aux fonctions à valeurs complexes. Les performances de l'algorithme résultant sont illustrées sur des exemples numériques en IRM parallèle.
Marianne Clausel, T. Oberlin, V. Perrier, Laboratoire Jean Kuntzmann, Université Joseph Fourier, Grenoble
Titre : Le synchrosqueezing bidimensionel : un outil pour l'analyse de textures localement parallèles
Résumé : Le synchrosqueezing est une méthode permettant de représenter des signaux unidimensionel comme superposition d'un petit nombre de ``modes intrinsèques'', qui sont supposées être ``bien séparés'' en temps et en fréquence. Construite à partir de la transformée en ondelettes classique, cette transformée permet d'avoir une bonne représentation en temps et en fréquence des signaux multi-échelles.
Nous présentons ici une extension du synchrosqueezing au cadre des images. Pour cela nous utilisons une extension naturelle de la notion de signal analytique au contexte bidimensionel : le signal monogénique. Nous définissons ensuite le synchrosqueezing bidimensionel permettant de traiter des images multicomposantes. Des test numériques permettent ensuite d'illustrer l'efficacité de notre méthode sur différents exemples.
Laurent Daudet, Antoine Liutkus, Institut Langevin, Paris.
Titre : Transmission de champs optiques complexes à travers des milieux opaques : calibration et inversion
Résumé : Lors de sa diffusion dans un milieu aléatoire opaque, la lumière incidente subit un nombre très important de diffusions complexes mais déterministes, et le champ complexe observé en sortie peut être modélisé comme l'action d'un opérateur linéaire aléatoire appliqué au champ d'entrée. Cet opérateur s'assimile à une Matrice de Transmission (MT), caractérisant le milieu que l'on peut mesurer et ainsi utiliser pour l'imagerie. Dans cette présentation, nous évoquerons les enjeux de l'étude de la diffusion à travers de telles "lentilles opaques". Ensuite, nous présenterons le protocole opératoire et calculatoire par lequel nous procédons à l'estimation de la MT d'un milieu dans une première phase de calibration. Ensuite, nous montrerons comment il est possible d'utiliser cette MT pour la focalisation de champs lumineux à travers des milieux opaques, ainsi que pour des applications d'imagerie inverse.
Cédric Févotte, Laboratoire Lagrange, Nice.
Titre : Itakura-Saito NMF: un modèle probabiliste à facteurs latents pour la transformée de Fourier court-terme
Résumé : Depuis une dizaine d'années, la factorisation en matrices non-négatives (en anglais NMF, pour ``nonnegative matrix factorization") connaît un fort essor dans les domaines de l'apprentissage statistique et du traitement du signal. En particulier, de nombreuses recherches sur ce sujet prennent racine dans le domaine de l'audio, où la NMF est utilisée pour des tâches de séparation de sources ou de transcription musicale. Dans ce contexte, la NMF est appliquée au spectrogramme de magnitude ou de puissance du signal à analyser, qui est décomposé en le produit d'une matrice ``dictionnaire", qui contient les motifs spectraux se répétant dans le signal, et d'une matrice ``activation'', qui contient les coefficients de décomposition des données sur ce dictionnaire.
Dans cet exposé nous montrerons que la décomposition NMF du spectrogramme de puissance fondée sur la divergence d'Itakura-Saito sous-tend un modèle probabiliste génératif de la transformée de Fourier court-terme (TFCT, à valeurs complexes). Dans ce modèle, la TFCT s'exprime comme une somme de composantes gaussiennes centrées et structurées par leur variance. Nous montrerons en quoi ce modèle est pertinent pour
la décomposition de signaux audio.
Dans une seconde partie nous présenterons une variante ``dynamique'' de ce modèle, permettant de modéliser la structure temporelle des signaux via un système linéaire non-négatif à espace d'état. Des résultats de débruitage de la parole seront présentés.
Références
C. Févotte, N. Bertin, and J.-L. Durrieu. Nonnegative matrix factorization with the Itakura-Saito divergence. With application to music analysis. Neural Computation, 21(3):793–830, Mar. 2009.
http://www.unice.fr/cfevotte/publications/journals/neco09_is-nmf.pdf
C. Févotte, J. Le Roux, and J. R. Hershey. Non-negative dynamical system with application to speech and audio. In Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Vancouver, Canada, May 2013.
http://www.unice.fr/cfevotte/publications/proceedings/icassp13a.pdf
La mesure de la biomasse est un enjeu important pour l’étude du cycle du carbone. La mission BIOMASS a pour objectif d’envoyer un satellite équipé d’un système PolInSAR afin d’estimer la biomasse à l’échelle planétaire. Cette mission motive de nombreuses études portant sur l’estimation de la hauteur de végétation [1,2,3,4] ainsi que sur l’impact que peut avoir la simplification du système de mesure comme l’utilisation de configurations compactes [5,6].
Après une introduction générale au modèle mis en œuvre pour décrire l’interaction de l’onde électromagnétique avec le milieu végétal, nous analyserons la configuration compacte qui peut être représentée à l’aide du formalisme de Stokes (1852) et de la sphère de Poincaré. Nous montrerons comment les précisions obtenues peuvent ainsi être interprétées physiquement à partir des signaux complexes vectoriels PolInSAR.
Remerciements : Les auteurs remercient la région PACA qui a participé au financement de la thèse de doctorat d’Aurélien Arnaubec. Ils remercient également le CNES et l’Onéra pour leur soutien financier.
Références :
[1] K. Papathanassiou and S. R. Cloude, “Single-baseline polarimetric SAR interferometry,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 39, no. 11, pp. 2352–2363, nov 2001.
[2] R. N. Treuhaft, S. Madsen, M. M., and van Zyl J.J., “Vegetation characteristics and underlying topography from interferometric data,” Radio Science, vol. 31, pp. 1449–1495, nov-dec 1996.
[3] A. Roueff, A. Arnaubec, P.-C. Dubois-Fernandez, and P. Réfrégier, “Cramer-Rao lower bound analysis of vegetation height estimation with random volume over ground model and polarimetric SAR interferometry,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 8, no. 6, pp. 1115–1119, nov 2011.
[4] A. Arnaubec, A. Roueff, P.-C. Dubois-Fernandez, and P. Réfrégier, “Vegetation Height Estimation Precision with Compact PolInSAR and homogeneous Random Volume over Ground Model,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing accepté pour publication en 2013.
[5] P. C. Dubois-Fernandez, J.-C. Souyris, S. Angelliaume, and F. Garestier, “The Compact Polarimetry Alternative for Spaceborne SAR at Low Frequency,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 46, no. 10, Part 2, pp. 3208– 3222, oct 2008.
[6] J. Souyris, P. Imbo, S. Fjortoft, R. Mingot, and L. J.S., “Compact polarimetry based on symmetry properties of geophysical media: The π mode,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 43, no. 3, pp. 634–646, mar 2005.
Date : 2013-06-12
Lieu : Amphi Charve, Marseille (campus St Charles)
Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal
B - Image et Vision
Inscriptions closes à cette réunion.
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