Clustering en haute dimension pour le débruitage d'image

Résumé : Dans cet article, nous présentons l'algorithme HDMI de débruitage par patchs. HDMI est fondé sur l'apprentissage d'un modèle de mélange de gaussiennes en grande dimension sur l'ensemble des patchs bruités. La méthode proposée estime une dimension intrinsèque pour chaque groupe puis les patchs débruités sont estimés par une espérance conditionnelle.
Type de document :
Communication dans un congrès
XXVIe colloque GRETSI, Sep 2017, Juan-les-Pins, France
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Contributeur : Antoine Houdard <>
Soumis le : lundi 19 février 2018 - 10:33:58
Dernière modification le : mardi 17 juillet 2018 - 16:51:30
Document(s) archivé(s) le : lundi 7 mai 2018 - 11:19:23

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  • HAL Id : hal-01711999, version 1

Citation

Antoine Houdard, Charles Bouveyron, Julie Delon. Clustering en haute dimension pour le débruitage d'image. XXVIe colloque GRETSI, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. 〈hal-01711999〉

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