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Abstract Rima Guidara

Par Denis Serre - 5/05/2008

 

Guidara Rima

Directeur(s) de thèse : Yannick Deville, Shahram Hosseini
Intitulé : Séparation aveugle des sources et applications aux images astrophysiques

Notre équipe a récemment développé une nouvelle méthode de séparation de sources basée sur la modélisation des sources par des processus de Markov, permettant l’exploitation optimale des autocorrélations par une approche de maximum de vraisemblance. Cet algorithme, initialement développé pour les signaux temporellement corrélés, a été étendu dans le cadre de cette thèse aux sources bidimensionnelles en utilisant la corrélation spatiale des sources. De plus, une récente modification a permis d’étendre ces résultats aux sources non-stationnaires, ce qui a permis d’augmenter considérablement les performances de l’algorithme aussi bien pour la séparation de signaux temporels que pour des images réelles. Des tests supplémentaires, notamment sur des images astrophysiques, sont prévus pour la suite en utilisant cette version optimale de la méthode.


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