Image Optimisation et Probabilités

Les activités de recherche de l’équipe IOP sont centrées sur l’utilisation des mathématiques pour l’étude de problèmes issus des domaines du traitement de l’image, de l’optimisation, des probabilités et de la statistique. Un thème d’application privilégié est l’analyse de données en grande dimension (signaux et images) organisées sous la forme de vecteurs ou matrices de grande taille. Les recherches actuelles sur le développement d’approches mathématiques pour le traitement de données en grande dimension font typiquement appel à des méthodologies combinant différentes thématiques des mathématiques appliquées. A titre d’exemple, on peut citer les approches variationnelles et méthodes de régularisation, l’optimisation convexe non-differentiable pour des problèmes de grande taille, les probabilités et la statistique nonparamétrique sur des variétés, le transport optimal, l’analyse harmonique et les méthodes parcimonieuses, les EDP et algorithmes stochastiques, ainsi que les inégalités de concentration et le calcul stochastique. L’équipe IOP regroupe des chercheurs et enseignants-chercheurs spécialistes de ces thématiques dans le but de favoriser les interactions entre ces différents domaines des mathématiques appliquées.

Les applications considérées sont nombreuses : édition d’image (inpainting, traitement de la couleur), imagerie médicale (segmentation, recalage temps réel), imagerie aérienne (restauration, recalage, classification), tomographie et IRM (reconstruction avec données parcimonieuses), seismographie (données multi-modales), bio-informatique (analyse de données génomiques ou protéomiques), neurosciences, sciences cognitives, facteurs humains (traitement des signaux EEG, EMG, ECG), traitement de signaux radar.

L’animation scientifique de l’équipe IOP est également organisée autour d’un séminaire hebdomadaire qui a lieu à l’IMB le jeudi de 11h à 12h, ainsi qu’à partir de groupes de travail qui peuvent être communs avec d’autres équipes de l’IMB et des laboratoires de recherche de l’Université de Bordeaux.

La majeure partie de l’équipe est fortement impliquée dans l’axe 2 du cluster d’excellence CPU (axe signal/image).

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