Littérature scientifique sur le sujet « Regularization by Denoising »
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Articles de revues sur le sujet "Regularization by Denoising"
Lin, Huangxing, Yihong Zhuang, Xinghao Ding, Delu Zeng, Yue Huang, Xiaotong Tu et John Paisley. « Self-Supervised Image Denoising Using Implicit Deep Denoiser Prior ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 1586–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25245.
Texte intégralPrasath, V. « A well-posed multiscale regularization scheme for digital image denoising ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 21, no 4 (1 décembre 2011) : 769–77. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-011-0061-7.
Texte intégralTan, Yi, Jin Fan, Dong Sun, Qingwei Gao et Yixiang Lu. « Multi-scale Image Denoising via a Regularization Method ». Journal of Physics : Conference Series 2253, no 1 (1 avril 2022) : 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2253/1/012030.
Texte intégralLi, Ao, Deyun Chen, Kezheng Lin et Guanglu Sun. « Hyperspectral Image Denoising with Composite Regularization Models ». Journal of Sensors 2016 (2016) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2016/6586032.
Texte intégralLi, Shu, Xi Yang, Haonan Liu, Yuwei Cai et Zhenming Peng. « Seismic Data Denoising Based on Sparse and Low-Rank Regularization ». Energies 13, no 2 (13 janvier 2020) : 372. http://dx.doi.org/10.3390/en13020372.
Texte intégralBaloch, Gulsher, Huseyin Ozkaramanli et Runyi Yu. « Residual Correlation Regularization Based Image Denoising ». IEEE Signal Processing Letters 25, no 2 (février 2018) : 298–302. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2017.2789018.
Texte intégralChen, Guan Nan, Dan Er Xu, Rong Chen, Zu Fang Huang et Zhong Jian Teng. « Iterative Regularization Model for Image Denoising Based on Dual Norms ». Applied Mechanics and Materials 182-183 (juin 2012) : 1245–49. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.182-183.1245.
Texte intégralGuo, Li, Weilong Chen, Yu Liao, Honghua Liao et Jun Li. « An Edge-Preserved Image Denoising Algorithm Based on Local Adaptive Regularization ». Journal of Sensors 2016 (2016) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2016/2019569.
Texte intégralLiu, Kui, Jieqing Tan et Benyue Su. « An Adaptive Image Denoising Model Based on Tikhonov and TV Regularizations ». Advances in Multimedia 2014 (2014) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2014/934834.
Texte intégralShen, Lixin, Bruce W. Suter et Erin E. Tripp. « Algorithmic versatility of SPF-regularization methods ». Analysis and Applications 19, no 01 (3 juillet 2020) : 43–69. http://dx.doi.org/10.1142/s0219530520400060.
Texte intégralThèses sur le sujet "Regularization by Denoising"
Jalalzai, Khalid. « Regularization of inverse problems in image processing ». Phd thesis, Ecole Polytechnique X, 2012. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00787790.
Texte intégralLaruelo, Fernandez Andrea. « Integration of magnetic resonance spectroscopic imaging into the radiotherapy treatment planning ». Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30126/document.
Texte intégralThe aim of this thesis is to propose new algorithms to overcome the current limitations and to address the open challenges in the processing of magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) data. MRSI is a non-invasive modality able to provide the spatial distribution of relevant biochemical compounds (metabolites) commonly used as biomarkers of disease. Information provided by MRSI can be used as a valuable insight for the diagnosis, treatment and follow-up of several diseases such as cancer or neurological disorders. Obtaining accurate and reliable information from in vivo MRSI signals is a crucial requirement for the clinical utility of this technique. Despite the numerous publications on the topic, the interpretation of MRSI data is still a challenging problem due to different factors such as the low signal-to-noise ratio (SNR) of the signals, the overlap of spectral lines or the presence of nuisance components. This thesis addresses the problem of interpreting MRSI data and characterizing recurrence in tumor brain patients. These objectives are addressed through a methodological approach based on novel processing methods that incorporate prior knowledge on the MRSI data using a spatio-spectral regularization. As an application, the thesis addresses the integration of MRSI into the radiotherapy treatment workflow within the context of the European project SUMMER (Software for the Use of Multi-Modality images in External Radiotherapy) founded by the European Commission (FP7-PEOPLE-ITN framework)
Heinrich, André. « Fenchel duality-based algorithms for convex optimization problems with applications in machine learning and image restoration ». Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2013. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-108923.
Texte intégralCastellanos, Lopez Clara. « Accélération et régularisation de la méthode d'inversion des formes d'ondes complètes en exploration sismique ». Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01064412.
Texte intégralNair, Pravin. « Provably Convergent Algorithms for Denoiser-Driven Image Regularization ». Thesis, 2022. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/5887.
Texte intégralGavaskar, Ruturaj G. « On Plug-and-Play Regularization using Linear Denoisers ». Thesis, 2022. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/5973.
Texte intégralMichenková, Marie. « Regularizační metody založené na metodách nejmenších čtverců ». Master's thesis, 2013. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-330700.
Texte intégralHeinrich, André. « Fenchel duality-based algorithms for convex optimization problems with applications in machine learning and image restoration ». Doctoral thesis, 2012. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A19869.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Regularization by Denoising"
Lanza, Alessandro, Serena Morigi et Fiorella Sgallari. « Convex Image Denoising via Non-Convex Regularization ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 666–77. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-18461-6_53.
Texte intégralShi, Hui, Yann Traonmilin et Jean-François Aujol. « Compressive Learning of Deep Regularization for Denoising ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 162–74. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-31975-4_13.
Texte intégralLucchese, Mirko, Iuri Frosio et N. Alberto Borghese. « Optimal Choice of Regularization Parameter in Image Denoising ». Dans Image Analysis and Processing – ICIAP 2011, 534–43. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24085-0_55.
Texte intégralCalderon, Felix, et Carlos A. Júnez–Ferreira. « Regularization with Adaptive Neighborhood Condition for Image Denoising ». Dans Advances in Soft Computing, 398–406. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25330-0_35.
Texte intégralPeng, Yong, Shen Wang et Bao-Liang Lu. « Marginalized Denoising Autoencoder via Graph Regularization for Domain Adaptation ». Dans Neural Information Processing, 156–63. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-42042-9_20.
Texte intégralGhoniem, Mahmoud, Youssef Chahir et Abderrahim Elmoataz. « Video Denoising and Simplification Via Discrete Regularization on Graphs ». Dans Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, 380–89. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88458-3_34.
Texte intégralZhang, J. W., J. Liu, Y. H. Zheng et J. Wang. « Regularization Parameter Selection for Gaussian Mixture Model Based Image Denoising Method ». Dans Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing, 291–97. Singapore : Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3023-9_47.
Texte intégralKim, Yunho, Paul M. Thompson, Arthur W. Toga, Luminita Vese et Liang Zhan. « HARDI Denoising : Variational Regularization of the Spherical Apparent Diffusion Coefficient sADC ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 515–27. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02498-6_43.
Texte intégralLi, Li, Xiaohong Shen et Shanshan Gao. « Image Denoising Using Expected Patch Log Likelihood and Hyper-laplacian Regularization ». Dans Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 761–70. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-70665-4_82.
Texte intégralLucchese, Mirko, et N. Alberto Borghese. « Denoising of Digital Radiographic Images with Automatic Regularization Based on Total Variation ». Dans Image Analysis and Processing – ICIAP 2009, 711–20. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04146-4_76.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Regularization by Denoising"
Bahia, B., et M. Sacchi. « Deblending via Regularization by Denoising ». Dans 82nd EAGE Annual Conference & Exhibition. European Association of Geoscientists & Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.202011992.
Texte intégralHu, Yuyang, Jiaming Liu, Xiaojian Xu et Ulugbek S. Kamilov. « Monotonically Convergent Regularization by Denoising ». Dans 2022 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icip46576.2022.9897639.
Texte intégralBruni, V., et D. Vitulano. « Signal and image denoising without regularization ». Dans 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2013.6738111.
Texte intégralHongyi Liu et Zhihui Wei. « Structure-preserved NLTV regularization for image denoising ». Dans 2011 International Conference on Image Analysis and Signal Processing (IASP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iasp.2011.6109033.
Texte intégralClinchant, Stephane, Gabriela Csurka et Boris Chidlovskii. « A Domain Adaptation Regularization for Denoising Autoencoders ». Dans Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2 : Short Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2016. http://dx.doi.org/10.18653/v1/p16-2005.
Texte intégralCarrera, Anthony, Adrian Basarab et Roberto Lavarello. « Attenuation coefficient imaging using regularization by denoising ». Dans 2022 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ius54386.2022.9957734.
Texte intégralGhoniem, Mahmoud, Youssef Chahir et Abderrahim Elmoataz. « Video denoising via discrete regularization on graphs ». Dans 2008 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2008.4761412.
Texte intégralXie, Qi, Qian Zhao, Deyu Meng, Zongben Xu, Shuhang Gu, Wangmeng Zuo et Lei Zhang. « Multispectral Images Denoising by Intrinsic Tensor Sparsity Regularization ». Dans 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2016.187.
Texte intégralRey, Samuel, et Antonio G. Marques. « Robust Graph-Filter Identification with Graph Denoising Regularization ». Dans ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414909.
Texte intégralCharest, Michael, Michael Elad et Peyman Milanfar. « A General Iterative Regularization Framework For Image Denoising ». Dans 2006 40th Annual Conference on Information Sciences and Systems. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/ciss.2006.286510.
Texte intégral