La chaire MUSIC (Multi Scale Image Comprehension) est un projet de fédération des recherches ONERA dans le domaine des traitements avancés pour l’observation terrestre. Il a été lancé en avril 2024, et est coordonné par Elise Colin, Directrice de Recherche à l'ONERA.
Objectifs
L'enjeu actuel de la recherche adressé dans le cadre de la Chaire porte sur la mise au point de techniques innovantes de traitement d’images et Intelligence Artificielle pour les données dites non conventionnelles en imagerie d’Observation Terrestre, en adressant l’aspect multi-échelle des données, à la fois du point de vue spatial, temporel, et spectral. Ces aspects seront abordés en s’attelant à la complémentarité entre la compréhension physique de la donnée, abordée au travers des techniques de modélisation, simulation et inversion, et les traitements numériques adossés.
Par imagerie non conventionnelle, on entendra ici toute image qui n’est pas acquise seulement dans une modalité visible classique (comme pour une image panchromatique ou bien une image couleur RGB). Par opposition, l’imagerie non conventionnelle permet d’accéder à des grandeurs physiques non directement accessibles, telles que la classe de matériau, son taux d’humidité, son organisation architecturale, sa température, via des phénomènes physiques impliquant les propriétés optiques des matériaux, leur permittivité diélectrique, leurs propriétés polarimétriques, etc. Ces grandeurs sont reconstruites par traitement numérique à partir des données acquises grâce à des capteurs dédiés. On pense notamment aux modalités telles que l’imagerie multi ou hyperspectrale, infrarouge, le LIDAR 3D, le radar, la polarimétrie et l’interférométrie.
Organisation du projet
Axe 1 – Dynamique du signal lors de l'intégration d'image sous influence de diffuseurs mobiles
Étude du comportement du signal d'un capteur pendant l'intégration d'image, notamment en présence de diffuseurs mobiles.
Axe 2 – Cadences de répétition ultra-rapides : impacts sur le signal
Analyse des effets du taux d'acquisition élevé sur le signal capté, incluant les phénomènes liés au déplacement temporel de la scène entre deux acquisitions et les phénomènes de décorrélation
Axe 3 – Analyse avancée de séries temporelles complexes et multimodales
Développement de méthodes pour décrire et traiter efficacement les variations dans les séries temporelles complexes et multimodales.
Axe 4 – Intégration multi-échelle spatiale : de la fine à la globale
Exploration des stratégies multi-échelle pour intégrer les informations d'une image à échelle fine avec une spatialisation plus large de l'information.
Axe 5 – Corrélation entre désordre spatial et désordre temporel
Investigation sur la manière de relier les informations spatiales et temporelles, en examinant l'ergodicité dans le domaine spatio-temporel et le lien entre dé-corrélation et dépolarisation.
Axe 6 – Compression de l'information spatio-temporelle avec l'IA
Utilisation des récentes avancées en intelligence artificielle pour extraire les informations pertinentes des données d'images non conventionnelles, combler les lacunes et identifier les relations spatio-temporelles.
Le projet réunit les compétences plurielles d’une équipe répartie sur trois départements (DTIS, DEMR, DOTA) autour de l’encadrement de thèses.
Il reçoit le support du DLR au travers d’échanges scientifiques et de données, appuyés par le laboratoire virtuel DLR ONERA.
Le projet supporte également des activités d’animation et de vulgarisation ayant pour but de former, échanger, et favoriser les échanges entre chercheurs de la Computer Vision et ceux de l’imagerie physique en observation terrestre
Contact : Elise Colin, DTIS Onera, Unité MIC Mesure Image Co-conception, Directrice de Recherche Université Paris-Saclay
Équipe
