Abstract FR:

La restauration d'images formees a partir d'un faible flux de particules suscite un vif interet dans le cadre de l'imagerie astronomique et medicale. Les techniques statistiques constituent souvent la base des traitements. Nous avons developpe de nouveaux algorithmes, optimaux au sens de la theorie de l'estimation, pour la reconstruction d'images provenant de l'experience foca (focal corrector anastigmat), conduite par le laboratoire d'astronomie spatiale de marseille. Les images sont formees a partir de listes d'adresses de photons mesures dans l'ultraviolet. Le detecteur qui les collecte est embarque dans la nacelle d'un ballon stratospherique et l'image reconstruite a partir de l'acquisition totale est floue, a cause du mouvement de la nacelle. L'information delivree par le capteur permet de construire des sequences d'images. Chacune des images est a faible niveau de photons. La modelisation statistique de ces images tient compte de la nature discrete du bruit de photons (decrit par la loi de poisson) et permet de rechercher l'estimateur du maximum de vraisemblance (mv) pour le mouvement du capteur. En corrigeant ce mouvement sur chaque image de la sequence, on supprime l'origine du flou de bouge et on ameliore ainsi la qualite de l'image reconstruite apres le vol. Cette methode, optimale au sens du mv, ne prend pas en compte les connaissances a priori que l'on peut posseder sur les mouvements du capteur. Nous avons donc developpe l'estimateur du maximum a posteriori (map) qui, sous certaines conditions experimentales, permet d'aboutir a des resultats meilleurs que ceux obtenus avec l'estimateur du mv. Les algorithmes developpes, plus performants que ceux classiquement utilises, ont ete testes sur des images foca simulees et reelles.