Adaptive parameter selection for block wavelet-thresholding deconvolution

Fabien Navarro 1, 2 Jalal M. Fadili 1 Christophe Chesneau 2
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Abstract : In this paper, we propose a data-driven block thresholding procedure for wavelet- based non-blind deconvolution. The approach consists in appropriately writing the problem in the wavelet domain and then selecting both the block size and threshold parameter at each resolution level by minimizing Stein's unbiased risk estimate. The resulting algorithm is simple to implement and fast. Numerical illustrations are provided to assess the performance of the estimator.
Type de document :
Communication dans un congrès
IFAC International Workshop on Adaptation and Learning in Control and signal Processing (ALCOSP), Jul 2013, Caen, France. 11 (1), pp.495-499, 2013, 〈10.3182/20130703-3-FR-4038.00148〉
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Contributeur : Image Greyc <>
Soumis le : vendredi 10 janvier 2014 - 14:36:23
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:42
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 avril 2014 - 23:45:09

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Fabien Navarro, Jalal M. Fadili, Christophe Chesneau. Adaptive parameter selection for block wavelet-thresholding deconvolution. IFAC International Workshop on Adaptation and Learning in Control and signal Processing (ALCOSP), Jul 2013, Caen, France. 11 (1), pp.495-499, 2013, 〈10.3182/20130703-3-FR-4038.00148〉. 〈hal-00926910〉

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