20 mars 2018
Les techniques d’imagerie classiques utilisent des ondes pour sonder un milieu inconnu et sont employées pour des applications médicales (échographie) ou géophysiques (séismologie) par exemple.
Ces ondes sont émises par des réseaux de sources et après propagation dans le milieu elles sont enregistrées par des réseaux de récepteurs.
Ces techniques sont généralement mises en défaut lorsqu’on les utilise dans des milieux diffusants contenant des inhomogénéités aléatoires, car les signaux cohérents venant des réflecteurs à imager et enregistrés par les réseaux de récepteurs sont souvent noyés par les signaux incohérents venant des diffuseurs.
L’analyse stochastique et multi-échelles permet de comprendre la situation et de proposer des fonctions d’imagerie originales.
On verra que ces nouvelles fonctions d’imagerie à base de corrélations croisées permettent d’exploiter des signaux traversant des milieux trs complexes, et aussi d’utiliser des signaux issus de sources de bruit ambiant.
La possibilité d’utiliser des sources opportunistes ou des sources incontrôlées de bruit ambiant au lieu de sources actives contrôlées est évidemment très excitante d’un point de vue théorique, car elle remet en cause la distinction habituelle signal/bruit, et d’un point de vue pratique, par exemple en séismologie, où la rareté des sources (les séismes) et l’impossibilité de les contrôler a toujours été un facteur limitant.
Josselin Garnier est professeur de mathématiques depuis 2001, d’abord à l’Université de Toulouse – Paul Sabatier, puis à l’Université Paris Diderot, et enfin à l’Ecole Polytechnique depuis 2016. Sa recherche est centrée sur différents aspects de la théorie des probabilités, en particulier la propagation des ondes et l’imagerie en milieux aléatoires, l’analyse d’incertitude pour les codes numériques, et les algorithmes stochastiques.
