Factorisation tensorielle couplée en termes ...
Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Titre :
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
Auteur(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]
Titre de la manifestation scientifique :
XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images
Ville :
Nancy
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2022-09-06
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Résumé :
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 ...
Lire la suite >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.Lire moins >
Lire la suite >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.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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