Heterogeneous Multidimensional Data Deblurring

Abstract : We present a new scheme for deconvolution of heterogeneous multidimensional data (\eg spatio-temporal or spatio-spectral). It is derived, in a very general way, following an inverse problem approach. This method exploits the continuity of both object and PSF along the different dimensions to elaborate separable constraints. This improves the effectiveness and the robustness of the deconvolution technique. We demonstrate these improvements by processing real X-ray video sequences $(x,y,t)$ and astronomical multi-spectral images $(x,y,\lambda)$.
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Communication dans un congrès
16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008), Aug 2008, Lausanne, Switzerland. pp.0, 2008
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Contributeur : Ferréol Soulez <>
Soumis le : lundi 7 juillet 2008 - 11:36:39
Dernière modification le : mercredi 25 juillet 2018 - 14:05:31
Document(s) archivé(s) le : lundi 1 octobre 2012 - 10:51:15

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Ferréol Soulez, Éric Thiébaut, Alain Gressard, Raphaël Dauphin, Sébastien Bongard. Heterogeneous Multidimensional Data Deblurring. 16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008), Aug 2008, Lausanne, Switzerland. pp.0, 2008. 〈ujm-00293660〉

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