Articles de revues sur le sujet « Imaging inverse problems »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Imaging inverse problems ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Ribes, Alejandro, et Francis Schmitt. « Linear inverse problems in imaging ». IEEE Signal Processing Magazine 25, no 4 (juillet 2008) : 84–99. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2008.923099.
Texte intégralGilton, Davis, Gregory Ongie et Rebecca Willett. « Model Adaptation for Inverse Problems in Imaging ». IEEE Transactions on Computational Imaging 7 (2021) : 661–74. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2021.3094714.
Texte intégralOksanen, Lauri, et Mikko Salo. « Inverse problems in imaging and engineering science ». Mathematics in Engineering 2, no 2 (2020) : 287–89. http://dx.doi.org/10.3934/mine.2020014.
Texte intégralAbubakar, Aria, et Maokun Li. « Electromagnetic Inverse Problems for Sensing and Imaging ». IEEE Antennas and Propagation Magazine 58, no 2 (avril 2016) : 17. http://dx.doi.org/10.1109/map.2016.2520879.
Texte intégralKravchuk, Oleg, et Galyna Kriukova. « Regularization by Denoising for Inverse Problems in Imaging ». Mohyla Mathematical Journal 5 (28 décembre 2022) : 57–61. http://dx.doi.org/10.18523/2617-70805202257-61.
Texte intégralGilton, Davis, Gregory Ongie et Rebecca Willett. « Deep Equilibrium Architectures for Inverse Problems in Imaging ». IEEE Transactions on Computational Imaging 7 (2021) : 1123–33. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2021.3118944.
Texte intégralBryan, Kurt, et Tanya Leise. « Impedance Imaging, Inverse Problems, and Harry Potter's Cloak ». SIAM Review 52, no 2 (janvier 2010) : 359–77. http://dx.doi.org/10.1137/090757873.
Texte intégralGilton, Davis, Greg Ongie et Rebecca Willett. « Neumann Networks for Linear Inverse Problems in Imaging ». IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020) : 328–43. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2019.2948732.
Texte intégralOngie, Gregory, Ajil Jalal, Christopher A. Metzler, Richard G. Baraniuk, Alexandros G. Dimakis et Rebecca Willett. « Deep Learning Techniques for Inverse Problems in Imaging ». IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory 1, no 1 (mai 2020) : 39–56. http://dx.doi.org/10.1109/jsait.2020.2991563.
Texte intégralHabring, Andreas, et Martin Holler. « A Generative Variational Model for Inverse Problems in Imaging ». SIAM Journal on Mathematics of Data Science 4, no 1 (mars 2022) : 306–35. http://dx.doi.org/10.1137/21m1414978.
Texte intégralEbrahimi, M., et E. R. Vrscay. « Regularization schemes involving self-similarity in imaging inverse problems ». Journal of Physics : Conference Series 124 (1 juillet 2008) : 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/124/1/012021.
Texte intégralLewis D., John, Vanika Singhal et Angshul Majumdar. « Solving Inverse Problems in Imaging via Deep Dictionary Learning ». IEEE Access 7 (2019) : 37039–49. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2881492.
Texte intégralJin, Kyong Hwan, Michael T. McCann, Emmanuel Froustey et Michael Unser. « Deep Convolutional Neural Network for Inverse Problems in Imaging ». IEEE Transactions on Image Processing 26, no 9 (septembre 2017) : 4509–22. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2017.2713099.
Texte intégralSzasz, Teodora, Adrian Basarab et Denis Kouame. « Beamforming Through Regularized Inverse Problems in Ultrasound Medical Imaging ». IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 63, no 12 (décembre 2016) : 2031–44. http://dx.doi.org/10.1109/tuffc.2016.2608939.
Texte intégralTang, Junqi, Karen Egiazarian, Mohammad Golbabaee et Mike Davies. « The Practicality of Stochastic Optimization in Imaging Inverse Problems ». IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020) : 1471–85. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2020.3032101.
Texte intégralKaasalainen1, Mikko, et Josef Ďurech. « Inverse problems of NEO photometry : Imaging the NEO population ». Proceedings of the International Astronomical Union 2, S236 (août 2006) : 151–66. http://dx.doi.org/10.1017/s1743921307003195.
Texte intégralRinkel, Jean, Jean Marie Polli et Eduardo X. Miqueles. « X-ray coherent diffraction imaging : Sequential inverse problems simulation ». Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A : Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 912 (décembre 2018) : 43–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.nima.2017.10.032.
Texte intégralRen, Kui, Rongting Zhang et Yimin Zhong. « Inverse transport problems in quantitative PAT for molecular imaging ». Inverse Problems 31, no 12 (30 novembre 2015) : 125012. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/31/12/125012.
Texte intégralVelikhovskyi, G. O., V. B. Molodkin, V. V. Lizunov, T. P. Vladimirova, S. V. Lizunova, Ya V. Vasylyk, M. P. Kulish, O. P. Dmytrenko, O. L. Pavlenko et Iu V. Davydova. « Solving of Direct and Inverse Scattering Problems for Heterogeneous Non-Crystalline Objects in Analyzer-Based Imaging ». METALLOFIZIKA I NOVEISHIE TEKHNOLOGII 41, no 3 (26 mai 2019) : 375–88. http://dx.doi.org/10.15407/mfint.41.03.0375.
Texte intégralKwon, Kiwoon. « Uniqueness and Nonuniqueness in Inverse Problems for Elliptic Partial Differential Equations and Related Medical Imaging ». Advances in Mathematical Physics 2015 (2015) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2015/908251.
Texte intégralGonzález-Rodríguez, Pedro, Arnold D. Kim et Chrysoula Tsogka. « Corrigendum : Quantitative signal subspace imaging (2021 Inverse Problems 37 125006) ». Inverse Problems 38, no 4 (23 février 2022) : 049501. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ac509e.
Texte intégralTamburrino, A. « Monotonicity based imaging methods for elliptic and parabolic inverse problems ». Journal of Inverse and Ill-posed Problems 14, no 6 (septembre 2006) : 633–42. http://dx.doi.org/10.1515/156939406778474578.
Texte intégralSkinner, G. K., et T. J. Ponman. « Inverse problems in X-ray and gamma-ray astronomical imaging ». Inverse Problems 11, no 4 (1 août 1995) : 655–76. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/11/4/004.
Texte intégralDave, Akshat, Anil Kumar Vadathya, Ramana Subramanyam, Rahul Baburajan et Kaushik Mitra. « Solving Inverse Computational Imaging Problems Using Deep Pixel-Level Prior ». IEEE Transactions on Computational Imaging 5, no 1 (mars 2019) : 37–51. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2018.2882698.
Texte intégralSchirrmacher, Franziska, Christian Riess et Thomas Kohler. « Adaptive Quantile Sparse Image (AQuaSI) Prior for Inverse Imaging Problems ». IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020) : 503–17. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2019.2956888.
Texte intégralRaghavan, K. R., et A. E. Yagle. « Forward and inverse problems in elasticity imaging of soft tissues ». IEEE Transactions on Nuclear Science 41, no 4 (1994) : 1639–48. http://dx.doi.org/10.1109/23.322961.
Texte intégralMcCann, Michael T., Kyong Hwan Jin et Michael Unser. « Convolutional Neural Networks for Inverse Problems in Imaging : A Review ». IEEE Signal Processing Magazine 34, no 6 (novembre 2017) : 85–95. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2017.2739299.
Texte intégralRaj, Raghu G. « A hierarchical Bayesian-MAP approach to inverse problems in imaging ». Inverse Problems 32, no 7 (12 mai 2016) : 075003. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/32/7/075003.
Texte intégralHosseini, Mahdi S., et Konstantinos N. Plataniotis. « Finite Differences in Forward and Inverse Imaging Problems : MaxPol Design ». SIAM Journal on Imaging Sciences 10, no 4 (janvier 2017) : 1963–96. http://dx.doi.org/10.1137/17m1118452.
Texte intégralNarnhofer, Dominik, Andreas Habring, Martin Holler et Thomas Pock. « Posterior-Variance–Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging ». SIAM Journal on Imaging Sciences 17, no 1 (7 février 2024) : 301–33. http://dx.doi.org/10.1137/23m1546129.
Texte intégralPlessix, R. E. « A Helmholtz iterative solver for 3D seismic-imaging problems ». GEOPHYSICS 72, no 5 (septembre 2007) : SM185—SM194. http://dx.doi.org/10.1190/1.2738849.
Texte intégralGuzzi, Francesco, Alessandra Gianoncelli, Fulvio Billè, Sergio Carrato et George Kourousias. « Automatic Differentiation for Inverse Problems in X-ray Imaging and Microscopy ». Life 13, no 3 (23 février 2023) : 629. http://dx.doi.org/10.3390/life13030629.
Texte intégralAnjit, Thathamkulam Agamanan, Ria Benny, Philip Cherian et Palayyan Mythili. « NON-ITERATIVE MICROWAVE IMAGING SOLUTIONS FOR INVERSE PROBLEMS USING DEEP LEARNING ». Progress In Electromagnetics Research M 102 (2021) : 53–63. http://dx.doi.org/10.2528/pierm21021304.
Texte intégralHyun, Chang Min, Seong Hyeon Baek, Mingyu Lee, Sung Min Lee et Jin Keun Seo. « Deep learning-based solvability of underdetermined inverse problems in medical imaging ». Medical Image Analysis 69 (avril 2021) : 101967. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2021.101967.
Texte intégralLaves, Max-Heinrich, Malte Tölle, Alexander Schlaefer et Sandy Engelhardt. « Posterior temperature optimized Bayesian models for inverse problems in medical imaging ». Medical Image Analysis 78 (mai 2022) : 102382. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2022.102382.
Texte intégralLai, Ru-Yu, Kui Ren et Ting Zhou. « Inverse Transport and Diffusion Problems in Photoacoustic Imaging with Nonlinear Absorption ». SIAM Journal on Applied Mathematics 82, no 2 (avril 2022) : 602–24. http://dx.doi.org/10.1137/21m1436178.
Texte intégralKim, Yong Y., et Rakesh K. Kapania. « Neural Networks for Inverse Problems in Damage Identification and Optical Imaging ». AIAA Journal 41, no 4 (avril 2003) : 732–40. http://dx.doi.org/10.2514/2.2004.
Texte intégralAgarwal, Krishna, et Xudong Chen. « Applicability of MUSIC-Type Imaging in Two-Dimensional Electromagnetic Inverse Problems ». IEEE Transactions on Antennas and Propagation 56, no 10 (octobre 2008) : 3217–23. http://dx.doi.org/10.1109/tap.2008.929434.
Texte intégralOberai, Assad A., Nachiket H. Gokhale et Gonzalo R. Feij o. « Solution of inverse problems in elasticity imaging using the adjoint method ». Inverse Problems 19, no 2 (6 février 2003) : 297–313. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/19/2/304.
Texte intégralGoutsias, John I., et Jerry M. Mendel. « Inverse problems in two‐dimensional acoustic media : A linear imaging model ». Journal of the Acoustical Society of America 81, no 5 (mai 1987) : 1471–85. http://dx.doi.org/10.1121/1.394500.
Texte intégralKoo, Ja-Yong, et Peter T. Kim. « Sharp adaptation for spherical inverse problems with applications to medical imaging ». Journal of Multivariate Analysis 99, no 2 (février 2008) : 165–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2006.06.007.
Texte intégralScales, J. A., P. Docherty et A. Gersztenkorn. « Regularisation of nonlinear inverse problems : imaging the near-surface weathering layer ». Inverse Problems 6, no 1 (1 février 1990) : 115–31. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/6/1/011.
Texte intégralAnand, Christopher Kumar. « Robust Solvers for Inverse Imaging Problems Using Dense Single-Precision Hardware ». Journal of Mathematical Imaging and Vision 33, no 1 (28 août 2008) : 105–20. http://dx.doi.org/10.1007/s10851-008-0112-3.
Texte intégralChen, Zhiming, et Shiqi Zhou. « A direct imaging method for half-space inverse elastic scattering problems ». Inverse Problems 35, no 7 (25 juin 2019) : 075004. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ab08ab.
Texte intégralRepetti, Audrey, Marcelo Pereyra et Yves Wiaux. « Scalable Bayesian Uncertainty Quantification in Imaging Inverse Problems via Convex Optimization ». SIAM Journal on Imaging Sciences 12, no 1 (janvier 2019) : 87–118. http://dx.doi.org/10.1137/18m1173629.
Texte intégralKim, Taewoo, Renjie Zhou, Lynford L. Goddard et Gabriel Popescu. « Solving inverse scattering problems in biological samples by quantitative phase imaging ». Laser & ; Photonics Reviews 10, no 1 (16 décembre 2015) : 13–39. http://dx.doi.org/10.1002/lpor.201400467.
Texte intégralEvangelista, Davide, Elena Morotti, Elena Loli Piccolomini et James Nagy. « Ambiguity in Solving Imaging Inverse Problems with Deep-Learning-Based Operators ». Journal of Imaging 9, no 7 (30 juin 2023) : 133. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9070133.
Texte intégralHou, Songming, Yihong Jiang et Yuan Cheng. « Direct and Inverse Scattering Problems for Domains with Multiple Corners ». International Journal of Partial Differential Equations 2015 (26 janvier 2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/968529.
Texte intégralJi, Liya, Zhefan Rao, Sinno Jialin Pan, Chenyang Lei et Qifeng Chen. « A Diffusion Model with State Estimation for Degradation-Blind Inverse Imaging ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 3 (24 mars 2024) : 2471–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28023.
Texte intégralDenker, Alexander, Maximilian Schmidt, Johannes Leuschner et Peter Maass. « Conditional Invertible Neural Networks for Medical Imaging ». Journal of Imaging 7, no 11 (17 novembre 2021) : 243. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7110243.
Texte intégral