• xmlui.mirage2.page-structure.header.title
    • français
    • English
  • Aide
  • Connexion
  • Langue 
    • Français
    • English
Consulter le document 
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Afficher

Toute la baseCentres de recherche & CollectionsAnnée de publicationAuteurTitreTypeCette collectionAnnée de publicationAuteurTitreType

Mon compte

Connexion

Enregistrement

Statistiques

Documents les plus consultésStatistiques par paysAuteurs les plus consultés
Thumbnail - No thumbnail

Manifold Models for Signals and Images

Peyré, Gabriel (2009), Manifold Models for Signals and Images, Computer Vision and Image Understanding, 113, 2, p. 249-260. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2008.09.003

Type
Article accepté pour publication ou publié
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00359729/en/
Date
2009
Nom de la revue
Computer Vision and Image Understanding
Volume
113
Numéro
2
Éditeur
Elsevier
Pages
249-260
Identifiant publication
http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2008.09.003
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur(s)
Peyré, Gabriel
Résumé (EN)
This article proposes a new class of models for natural signals and images. These models constrain the set of patches extracted from the data to analyze to be close to a low dimensional manifold. This manifold structure is detailed for various ensembles suitable for natural signals, images and textures modeling. These manifolds provide a low-dimensional parameterization of the local geometry of these datasets. These manifold models can be used to regularize inverse problems in signal and image processing. The restored signal is represented as a smooth curve or surface traced on the manifold that matches the forward measurements. A manifold pursuit algorithm computes iteratively a solution of the manifold regularization problem. Numerical simulations on inpainting and compressive sensing inversion show that manifolds models bring an improvement for the recovery of data with geometrical features.
Mots-clés
signal processing

Publications associées

Affichage des éléments liés par titre et auteur.

  • Vignette de prévisualisation
    The Numerical Tours of Signal Processing - Advanced Computational Signal and Image Processing 
    Peyré, Gabriel (2011) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    The Numerical Tours of Signal Processing. Part 3: Image and Surface Restoration 
    Peyré, Gabriel (2011) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Une exploration numérique du traitement des signaux, des images et des surfaces 
    Peyré, Gabriel (2011) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Wasserstein Loss for Image Synthesis and Restoration 
    Tartavel, Guillaume; Peyré, Gabriel; Gousseau, Yann (2016) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Guest Editorial: Mathematics and Image Analysis 
    Fadili, Jalal; Kutyniok, Gitta; Peyré, Gabriel; Plonka-Hoch, Gerlind; Steidl, Gabriele (2015) Article accepté pour publication ou publié
Dauphine PSL Bibliothèque logo
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny 75775 Paris Cedex 16
Tél. : 01 44 05 40 94
Contact
Dauphine PSL logoEQUIS logoCreative Commons logo