Segmentation de queues de marées au voisinage de galaxies en interaction

When:
01/12/2018 – 02/12/2018 all-day
2018-12-01T01:00:00+01:00
2018-12-02T01:00:00+01:00

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : ICube & Observatoire de Strasbourg
Durée : Mars 2019 -July 2019
Contact : mireille.louys@unistra.fr
Date limite de publication : 2018-12-01

Contexte :
Les algorithmes de détection classiques, tels Sextractor, ont été développés pour dépister les sources relativement compactes, mais pas les structures ayant un S/N par pixel très faible. Ont toutefois émergé récemment de nouveaux algorithmes ad hoc, aptes à connecter des pixels appartenant au même objet, en particulier NoiseChisel
(https://www.gnu.org/software/gnuastro/manual/html_node/NoiseChisel.html) , Akhlaghi and Ichikawa [2015]. Basé sur des techniques de dilation et érosion, NoiseChisel est particulièrement rapide et performant pour dépister des structures très faibles par rapport au fond du ciel. L’étape suivante de segmentation des objets (séparation de galaxies se chevauchant, de régions physiquement distinctes au sein d’une même galaxie, ou de halos d’étoiles d’avant plan contaminant les galaxies) reste toutefois imprécise et nécessite des ajustements fins manuels particulièrement fastidieux.

Sujet :
L’objet du stage est d’améliorer l’étape de segmentation à l intérieur des zones considérées comme objets, d’utiliser les cartes construite par NoiseChisel pour segmenter le fond de ciel et de cartographier les sous structures de type queues de marées, coquilles, halo, bulbe, etc, par une segmentation markovienne en quad-arbre, appliquée aux pixels des régions annotées comme objet par rapport au ciel.
Les régions détectées pourront ensuite être comparées aux annotations fournies par les astronomes experts.

Profil du candidat :
Niveau Master 2 , en traitement d’images , science des données ou en astrophysique.

Formation et compétences requises :
Des candidats ayant de solides compétences en analyse de données, traitement du signal et des images et en mathématiques appliquées sont attendus. Une formation en astrophysique est également un plus. Des compétences en programmation informatique sont indispensables.

Adresse d’emploi :
Laboratoire Icube , Pole Api ,
300 Bd Sébastien Brant, 67400 Illkirch-Graffenstaden
and
Observatoire de Strasbourg , 11, rue de l Université , 67000 Strasbourg

Document attaché : Stage3MasterAstro-IPSEO-2018-11-19.pdf