Factorisation tensorielle couplée en termes ...
Document type :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Title :
Factorisation tensorielle couplée en termes de rangs (L, L, 1) : application conjointe à la super-résolution hyperspectrale et au démélange en présence de variabilité spectrale
Author(s) :
Prévost, Clémence [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Borsoi, Ricardo [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Usevich, Konstantin [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Brie, David [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Bermudez, José [Auteur]
Universidade Federal de Santa Catarina = Federal University of Santa Catarina [Florianópolis] [UFSC]
Richard, Cédric [Auteur]
Joseph Louis LAGRANGE [LAGRANGE]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Borsoi, Ricardo [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Usevich, Konstantin [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Brie, David [Auteur]
Centre de Recherche en Automatique de Nancy [CRAN]
Bermudez, José [Auteur]
Universidade Federal de Santa Catarina = Federal University of Santa Catarina [Florianópolis] [UFSC]
Richard, Cédric [Auteur]
Joseph Louis LAGRANGE [LAGRANGE]
Conference title :
XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images
City :
Nancy
Country :
France
Start date of the conference :
2022-09-06
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
French abstract :
Nous proposons une solution conjointe aux problèmes de super-résolution et de démélange de l'image super-résolue. Cette approche utilise la décomposition tensorielle LL1 et tient compte d'un phénomène de variabilité ...
Show more >Nous proposons une solution conjointe aux problèmes de super-résolution et de démélange de l'image super-résolue. Cette approche utilise la décomposition tensorielle LL1 et tient compte d'un phénomène de variabilité spectrale. Des garanties théoriques de reconstruction sont fournies. Nous proposons un algorithme sous contraintes de positivité, dont les performances sont illustrées sur des images réelles.Show less >
Show more >Nous proposons une solution conjointe aux problèmes de super-résolution et de démélange de l'image super-résolue. Cette approche utilise la décomposition tensorielle LL1 et tient compte d'un phénomène de variabilité spectrale. Des garanties théoriques de reconstruction sont fournies. Nous proposons un algorithme sous contraintes de positivité, dont les performances sont illustrées sur des images réelles.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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