Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Déconvolution aveugle d'images multicanales
Univ Europeenne - EAN : 9786131557637
Édition papier
EAN : 9786131557637
Paru le : 19 sept. 2012
89,00 €
84,36 €
Epuisé
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Manquant sans date
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786131557637
- Réf. fournisseur : 5074616
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 19 sept. 2012
- Disponibilite : Manque sans date
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 292
- Format : H:220 mm L:150 mm E:17 mm
- Poids : 433gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Ce travail vise à étudier, avec une orientation pratique, le problème de restauration aveugle d'images floues, sans limitation au cas usuel des images monochromes. Ceci à partir de méthodes présentées ces dernières années dans la littérature scientifique. De manière générale, le sujet de la restauration vise à récupérer une image nette de bonne qualité à partir d'une image dégradée. Dans le contexte ci-présent, les images considérées souffrent d'être affectées par un flou, qui peut rendre leur exploitation délicate, voire impossible. Dans l'extrême majorité des cas, cette opération de floutage est modélisée par une convolution entre une image nette et un opérateur de flou. Le but étant alors de pouvoir effectuer l'opération inverse, ce qui résulte en la dénomination couramment utilisée, et plus précise, de déconvolution. Le qualificatif d'aveugle proviendra alors du cas particulier dans lequel l'opérateur de flou n'est pas explicitement connu, et doit également être estimé, rendant le problème autrement plus délicat.
- Biographie : Après des études en mathématiques appliquées puis en automatique, Alexandre Hammer a travaillé durant plusieurs années sur la déconvolution d'images. Il est titulaire d'un doctorat en sciences de l'ingénieur de l'Université de Liège, avec une thèse portant sur ce sujet, et travaille maintenant dans l'industrie des télécommunications.