Colloquium
FRUMAM, St Charles, Marseille
Date(s) : 28/06/2019 iCal
11 h 00 min - 12 h 00 min
Je parlerai dans cet exposé de différentes modélisations aléatoires utiles pour résoudre des problèmes inverses en imagerie, et notamment pour restaurer des images. Dans un formalisme bayésien, ces modèles servent d’a priori ou de régulariseurs, afin de définir des distributions a posteriori, dont on peut classiquement chercher des maxima, ou que l’on peut utiliser pour faire de la quantification d’incertitude. Ces modélisations peuvent s’écrire directement comme des lois sur l’image, ou via une représentation de l’image dans un autre espace. Elles peuvent aussi être implicites, comme c’est le cas par exemple dans les approches récentes utilisant des réseaux de neurones. L’exposé sera illustré par de nombreux exemples.
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| Julie DELON (MAP5, Université Paris Descartes) http://delon.wp.imt.fr |
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