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From linear to nonlinear unfolded Condat-Vũ algorithm for spectro-polarimetric hight-constrast image recovery [Article]

E Chappon, N Pustelnik, J Tachella, L Denneulin, A Ferrari, M Langlois

Studying circumstellar environments is crucial for understanding exoplanets and stellar systems. Instruments like SPHERE-IRDIS can extract information about these environ- ments by leveraging advanced image reconstruction methods, possibly based on deep learning. This work focuses on unfolded proximal neural networks based on Condat-V ˜u iterations and proposes a new nonlinear formulation. To evaluate and compare the performance of the proposed reconstruction strategies, two datasets dedicated to circumstellar environments analysis in the context of high-contrast imagery have been created offering different level of complexity in the evaluation of the performance.

Studying circumstellar environments with deep learning for high-contrast imagery reconstruction [Mémoire]

Edouard Chappon

The study and direct observation of circumstellar environments are crucial for improving our understanding of exoplanets and unraveling the intricate processes underlying the formation of stellar systems. Direct observation is a challenge, due to the very high contrast between these environments and their host stars. Thanks to the polarimetric imaging methods and the Very Large Telescope it is possible to acquire images of circumstellar environments. The acquired images are blurred and noise by effect of the instruments. The objective of this internship is to reconstruct the true images from the degraded ones by using the inverse problem formalism. To tackle this problem, a model called RHAPSODIE already exists and use the classical variational methods. This internship aimed to enhance the results from RHAPSODIE by leveraging the physics of iterative methods and the recent improvements in deep learning to learn the prior of the variational problem.

Réflexions sur la réintroduction de sens dans les mathématiques enseignées [Mémoire]

Edouard Chappon

Mémoire réalisé dans le cadre d'un Diplôme Universitaire, effectué durant l'année de stage de titularisation en tant qu'enseignant de l'Education Nationale. Ce mémoire porte, d'une part sur l'influence de la contextualisation des problèmes mathématiques dans l'enseignement secondaire; et d'autre part sur l'importance de l'esprit critique et de sa diffusion à de futurs citoyens. Les applications des mathématiques ne sont vues qu'à haut niveau d'étude, de manière éparse. Dès lors ,« À quoi ça sert ? » est une question à laquelle un enseignant de mathématiques est forcément confronté et devant laquelle il se retrouve souvent bien démuni. Pour réintroduire du sens et améliorer la curiosité et la vision des mathématiques, je me suis intéressé aux problèmes contextualisés, qui ont l'avantage d'ancrer les mathématiques dans le réel. Dans la continuité de cette démarche, j'ai réalisé un projet interdisciplinaire en classe de SNT sur l'esprit critique.