BECOSE explore de nouveaux algorithmes de traitement du signal et des images

Publié le 29/11/2021

PIV Tomographique

Le traitement du signal fait l’objet de découvertes qui repoussent les limites théoriques admises jusqu’à présent. Le projet BECOSE s’inscrit dans cette recherche de nouvelles voies pour améliorer l’efficacité et les performances des algorithmes de reconstruction du signal et de leurs multiples applications.

Sauf à être spécialiste du traitement du signal ou des mathématiques, l’intitulé du projet BECOSE apparaît bien mystérieux : “Au delà de l’échantillonnage compressé, algorithmes d’approximation parcimonieuse pour les problèmes inverses mal conditionnés.”

Essayons d’éclairer le sujet par quelques explications. Il s’agit de “problèmes inverses”, donc de situations dans lesquelles on tente de reconstruire un signal ou une image à partir de mesures expérimentales partiellement informatives. Et la méthode adoptée pour résoudre ces problèmes est “l’approximation parcimonieuse”, qui permet à la fois de combler le manque d’observations, d’imposer des contraintes sur la représentation mathématique du signal à reconstruire, et de concevoir des algorithmes de traitement accélérés.

Le concept de parcimonie est un domaine de recherche très actif ces quinze dernières années, en particulier depuis l’émergence de l’échantillonnage compressé (compressive sensing). Cette nouvelle approche de l’acquisition et du traitement du signal a révolutionné les performances de multiples applications dans les domaines du traitement vidéo, de l’astronomie, des biotechnologies et de l’imagerie médicale notamment.

Des algorithmes rapides pour des calculs complexes

Démarré en 2016 et pendant plus de cinq ans, BECOSE s’attachait à étendre le spectre de ces techniques parcimonieuses “bien au-delà des problèmes inverses relativement bien conditionnés”, explique le coordinateur du projet, Charles Soussen. L’objectif était de concevoir “de nouveaux algorithmes efficaces et rapides” et aussi de produire “une analyse théorique de leurs performances“.

Du point de vue applicatif, les algorithmes étudiés sont notamment destinés à améliorer la PIV tomographique (Particle Image Velocimetry), une technique d’observation du comportement des fluides actuellement en pleine expansion. Celle-ci permet de déterminer le déplacement en trois dimensions de particules ensemencées (ou traceurs) à partir d’un nombre limité d’images captées de façon non intrusives par des caméras 2D. Ce qui débouche sur de nombreux usages industriels, en particulier dans l’industrie automobile, l’aéronautique, l’environnement…

Des avancées scientifiques

Difficile de détailler les résultats du projet BECOSE tant les sujets abordés, à l’exemple des “algorithmes gloutons pour l’approximation parcimonieuse positive“, sont affaires de spécialistes. Charles Soussen préfère mettre en avant la dissémination scientifique réalisée par l’équipe, y compris au-delà de nos frontières : “Nous avons publié 8 articles dans des journaux internationaux de premier plan et participé à 17 conférences internationales.”

BECOSE en bref

Projet soutenu par l’ANR (Agence nationale de la recherche), labellisé des pôles de compétitivité Images & Réseaux et Astech Paris Région.

Il réunissait 5 laboratoires : CRAN (Université de Lorraine, porteur du projet), L2SN, INRIA Rennes – Bretagne Atlantique, INRAE et ONERA.

Plus sur le site du projet BECOSE

Crédit photo ONERA/DAFE. “PIV tomographique : mesure de fluides en mouvement”

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