Communication Dans Un Congrès Année : 2019

From Patches to Deep Learning: Combining Self-Similarity and Neural Networks for Sar Image Despeckling

Loïc Denis (1) , Charles-Alban Deledalle (2) , Florence Tupin (3, 4)
1 LabHC - Laboratoire Hubert Curien (Bâtiment F 18 Rue du Professeur Benoît Lauras 42000 Saint-Etienne - France)
"> LabHC - Laboratoire Hubert Curien
2 IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux (351 cours de la Libération 33405 TALENCE CEDEX - France)
"> IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux
3 IMAGES - Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse (Télécom Paris 19 Place Marguerite Perey 91120 Palaiseau - France)
"> IMAGES - Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse
4 IDS - Département Images, Données, Signal (46, rue Barrault 75013 Paris ; 15 Place Marguerite Perey 91120 Palaiseau (depuis oct 2019) - France)
"> IDS - Département Images, Données, Signal

Résumé

Speckle reduction has benefited from the recent progress in image processing, in particular patch-based non-local filtering and deep learning techniques. These two families of methods offer complementary characteristics but have not yet been combined. We explore strategies to make the most of each approach.

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Soumis le : mardi 19 janvier 2021-09:51:15

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Archivage à long terme le : mardi 20 avril 2021-18:21:53

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Dates et versions

ujm-03114605 , version 1 (19-01-2021)

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Citer

Loïc Denis, Charles-Alban Deledalle, Florence Tupin. From Patches to Deep Learning: Combining Self-Similarity and Neural Networks for Sar Image Despeckling. 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2019), Jul 2019, Yokohama, Japan. pp.5113-5116, ⟨10.1109/IGARSS.2019.8898473⟩. ⟨ujm-03114605⟩

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