Présentation
EnglishAuteur(s)
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Guy DEMOMENT : Professeur à l’université de Paris-Sud - Laboratoire des signaux et systèmes, Supélec
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Jérôme IDIER : Chargé de recherche au CNRS - Laboratoire des signaux et systèmes, Supélec
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Jean-François GIOVANNELLI : Maître de conférences à l’université de Paris-Sud - Laboratoire des signaux et systèmes, Supélec
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Ali MOHAMMAD-DJAFARI : Directeur de recherche au CNRS - Laboratoire des signaux et systèmes, Supélec
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dans de nombreux domaines de la physique appliquée, tels que l’optique, le radar, la thermique, la spectroscopie, la géophysique, l’acoustique, la radioastronomie, le contrôle non destructif, le génie biomédical, l’instrumentation et l’imagerie en général, se pose le problème de la détermination de la distribution spatiale d’une grandeur scalaire ou vectorielle, souvent appelée l’objet, à partir de mesures. Selon les cas, ces mesures de l’objet sont directes – on parle alors d’image – ou indirectes – on parle alors de projection dans le cas de la tomographie, ou de visibilité en astronomie, par exemple. La résolution d’un tel problème d’imagerie peut être habituellement décomposée en trois étapes :
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un problème direct où, connaissant l’objet et le mécanisme d’observation, on établit une description mathématique des données observées. Ce modèle doit être assez précis pour fournir une description correcte du phénomène physique d’observation, et assez simple cependant pour se prêter à un traitement numérique ultérieur ;
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un problème d’instrumentation où l’on doit recueillir des données le plus informatives possible afin de résoudre le problème d’imagerie dans les meilleures conditions ;
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un problème inverse où l’on doit calculer une image acceptable de l’objet à partir du modèle et des données précédents.
Une bonne estimation de l’objet nécessite évidemment que ces trois sous- problèmes soient étudiés de manière coordonnée. Or, la caractéristique commune de ces problèmes de reconstruction ou de restauration d’image est qu’ils sont souvent mal-posés ou mal-conditionnés. Les problèmes de plus haut niveau que l’on rencontre en vision par ordinateur, tels que la segmentation d’image, le traitement du flot optique, la reconstruction de formes à partir d’ombrages, sont aussi des problèmes inverses et ils souffrent des mêmes difficultés.
Il existe, schématiquement, deux grandes communautés scientifiques qui s’intéressent à ces problèmes inverses, d’un point de vue méthodologique :
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celle de la physique mathématique, que l’on peut rattacher aux travaux fondateurs de Phillips, Twomey et Tikhonov dans les années 1960, dont P.C. Sabatier fut un des pionniers en France (avec son action thématique programmée du même nom), et dont une revue représentative est « Inverse problems » ;
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celle du traitement statistique des données, que l’on peut rattacher aux travaux de Franklin à la fin des années 1960, dont les frères Geman ont constitué les accélérateurs en traitement d’image, et dont une revue représentative est « IEEE Transactions on Image Processing ».
On peut dire, grossièrement, que les uns abordent le problème en dimension infinie, avec les questions d’existence, d’unicité et de stabilité qui deviennent très compliquées avec des problèmes directs non linéaires, et le résolvent numériquement en dimension finie ; alors que les autres partent d’un problème dont la discrétisation est déjà faite à la résolution souhaitée, et non remise en cause, et profitent du caractère fini du problème pour introduire une information a priori élaborée au travers de modèles probabilistes.
Nous nous proposons d’indiquer brièvement dans la suite quels sont, de notre point de vue, l’état de l’art et les questions ouvertes dans le domaine de la résolution des problèmes inverses, en accordant une place importante aux approches probabilistes.
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Présentation
7. Conclusion
Nous avons présenté brièvement les caractéristiques essentielles des problèmes inverses, de la régularisation et de son interprétation bayésienne. Nous nous sommes limités à l’estimation paramétrique et n’avons qu’évoqué le choix d’un modèle. Nous insistons à nouveau sur le fait que la plupart des méthodes d’inversion classiques peuvent être chacune établie, ou réinterprétée, dans plusieurs cadres théoriques, et qu’il n’y a pas de lien exclusif entre les méthodes (plus précisément les algorithmes de traitement des données) et leurs interprétations théoriques. Ces dernières, par contre, peuvent être classées en fonction de leur degré de généralité, c’est-à-dire leur capacité à affronter tous les problèmes soulevés lors de la résolution effective d’un problème inverse.
De ce point de vue, l’approche bayésienne offre un cadre remarquablement cohérent et complet pour traiter de problèmes d’inférence dans une situation incertaine où l’on dispose de plusieurs sources d’information : données expérimentales, modèle direct, a priori. Outre le choix d’un critère régularisé, elle permet aussi le développement de techniques de calcul automatique des hyperparamètres et d’algorithmes d’optimisation pseudo-aléatoires, sans équivalents dans un cadre non probabiliste. Ses limitations sont bien connues, elles sont essentiellement d’ordre calculatoire. Il est clair que l’on ne peut pas espérer obtenir par cette approche de résultats satisfaisants dans des problèmes complexes, avec des modèles simplistes et des méthodes d’optimisation approximatives. C’est ce qui explique sans doute en grande partie l’échec partiel des tentatives faites dans les années 1980 en restauration d’image et en filtrage de bruit, avec des modèles gaussiens. Mais on a assisté, dans le domaine de la vision par ordinateur, et depuis l’article fondateur des frères Geman en 1984 , à une renaissance...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - ANDREWS (H.C.), HUNT (B.R.) - Digital Image Restoration. - Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1977).
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(2) - HERMAN (G.T.), TUY (H.K.), LANGENBERG (K.J.), SABATIER (P.) - Basic Methods of Tomography and Inverse Problems. - Adam Hilgers, Bristol (1987).
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-
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