Paradigmes informationels en signal-image & Enjeux et challenges de l'imagerie du vivant pour le végétal.

Le séminaire sera articulé en 2 volets, l'un plus fondamental portera sur des variations autour de la théorie statistique de l'information en traitement du signal et des images, l'autre volet, plus appliqué, portera sur les enjeux et challenges actuels autour de l'imagerie du vivant dans le domaine du végétal. Sur le volet fondamental, on proposera des adaptations du paradigme introduit par C. Shannon en 1948 qui, à partir de 5 ingrédients (source, message, canal, destinataire, bruit) décrit les limites des performances théoriques des systèmes de communication. En particulier, on montrera l'intérêt de considérer le bruit du canal comme une entrée informationnelle à part entière pour des tâches [1-4] d'extraction de l'information (signal et image) en présence de bruits non gaussiens ou de systèmes non linéaires au sein du canal. Les exemples [1-4] -liste non exhaustive - seront pris dans divers domaines incluant le traitement d'antenne multicapteurs, l'estimation paramétrique, la détection, l'imagerie. [1] D. Rousseau, A. Delahaies, F. Chapeau-Blondeau; "Structural similarity measure to assess improvement by noise in nonlinear image transmission"; IEEE Signal Processing Letters 17, 36-39 (2010). [2] S. Blanchard, D. Rousseau, D. Gindre, F. Chapeau-Blondeau; "Constructive action of the speckle noise in a coherent imaging system"; Optics Letters 32, 1983-1985 (2007). [3] D. Rousseau, F. Chapeau-Blondeau; "Noise-improved Bayesian estimation with arrays of one-bit quantizers"; IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 56, 2658-2662 (2007). [4] D. Rousseau, G. V. Anand, F. Chapeau-Blondeau; "Noise-enhanced nonlinear detector to improve signal detection in non-Gaussian noise"; Signal Processing 86, 3456-3465 (2006).