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hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorGUENNEC, Antoine
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorAUJOL, Jf
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorTRAONMILIN, Yann
dc.date.accessioned2024-04-04T02:30:01Z
dc.date.available2024-04-04T02:30:01Z
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/190227
dc.description.abstractEnIn this work, we are interested in gradient sparse + low patchrank signal recovery for image structure-texture decomposition. We locally model the structure as gradient-sparse and the texture as of low patch-rank. Moreover, we propose a rule based upon theoretical results of sparse + low-rank matrix recovery in order to automatically tune our model depending on the local content and we numerically validate this proposition.
dc.description.sponsorshipRégularisation performante de problèmes inverses en grande dimension pour le traitement de données - ANR-20-CE40-0001
dc.language.isoen
dc.subject.enImage decomposition
dc.subject.entexture
dc.subject.enoptimization
dc.subject.engradient-sparsity
dc.subject.enlow patch-rank
dc.title.enAdaptive parameter selection for gradient-sparse + low patch-rank recovery: application to image decomposition
dc.typeDocument de travail - Pré-publication
dc.subject.halMathématiques [math]
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
hal.identifierhal-04207313
hal.version1
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-04207313v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.au=GUENNEC,%20Antoine&AUJOL,%20Jf&TRAONMILIN,%20Yann&rft.genre=preprint


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