Méthodes d'approximation pour la reconstruction de signaux et le redimensionnement d'images

Ce travail porte sur la reconstruction de signaux et le redimensionnement d'images.<br /> La reconstruction vise à estimer une fonction dont on ne connaît que des mesures linéaires éventuellement bruitées.<br />Par exemple, le problème d'interpolation uniforme consiste à estime...

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Main Author: Condat, Laurent
Language:FRE
Published: 2006
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00206144
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collection NDLTD
language FRE
sources NDLTD
topic [INFO:INFO_HC] Computer Science/Human-Computer Interaction
[SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing
traitement d'images et de signaux
reconstruction
interpolation
approximation
quasi-projections
splines
problèmes linéaires inverses
réduction
agrandissement
redimensionnement
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[SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing
traitement d'images et de signaux
reconstruction
interpolation
approximation
quasi-projections
splines
problèmes linéaires inverses
réduction
agrandissement
redimensionnement
Condat, Laurent
Méthodes d'approximation pour la reconstruction de signaux et le redimensionnement d'images
description Ce travail porte sur la reconstruction de signaux et le redimensionnement d'images.<br /> La reconstruction vise à estimer une fonction dont on ne connaît que des mesures linéaires éventuellement bruitées.<br />Par exemple, le problème d'interpolation uniforme consiste à estimer une fonction s(t), n'en connaissant que les valeurs s(k) aux entiers k.<br /><br /> L'approche proposée est originale et consiste à effectuer une quasi-projection dans un espace fonctionnel fixé, en minimisant l'erreur d'approximation lorsque le pas d'échantillonnage tend vers zéro.<br />Les cas 1D, 2D cartésien, et 2D hexagonal sont évoqués.<br /><br /> Nous appliquons ensuite notre formalisme au problème de l'agrandissement d'images, pour lequel seules des méthodes non-linéaires s'avèrent à même de synthétiser correctement l'information géométrique à laquelle nous sommes le plus sensibles.<br /><br /> Nous proposons une méthode appelée induction, à la fois simple, rapide et performante.
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