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Restauration aveugle adaptative pour images monochromes et hyperspectrales
No full textLa restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle.Image restoration presents a significant challenge when regularization parameter values, PSF, and other a priori knowledge are not available. The objective of this thesis is to develop an easily applicable restoration method by eliminating the necessity for prior information and empirical parameter tuning. To achieve this objective, we have developed an adaptive blind image restoration method that operates without requiring prior information. This method can be applied to restore monochrome, multispectral, and hyperspectral images, while optimizing restoration results without the need for empirical parameter tuning. The superiority of our proposed adaptive blind restoration method is demonstrated through evaluations on diverse image databases, outperforming eleven existing non-neural network and supervised/semi-supervised neural network methods from the state-of-the-art. In conclusion, the proposed method can be easily applied to restore degraded images due to its blind nature
Restauration aveugle adaptative pour images monochromes et hyperspectrales
No full textImage restoration presents a significant challenge when regularization parameter values, PSF, and other a priori knowledge are not available. The objective of this thesis is to develop an easily applicable restoration method by eliminating the necessity for prior information and empirical parameter tuning. To achieve this objective, we have developed an adaptive blind image restoration method that operates without requiring prior information. This method can be applied to restore monochrome, multispectral, and hyperspectral images, while optimizing restoration results without the need for empirical parameter tuning. The superiority of our proposed adaptive blind restoration method is demonstrated through evaluations on diverse image databases, outperforming eleven existing non-neural network and supervised/semi-supervised neural network methods from the state-of-the-art. In conclusion, the proposed method can be easily applied to restore degraded images due to its blind nature.La restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle
Restauration aveugle adaptative pour images monochromes et hyperspectrales
No full textImage restoration presents a significant challenge when regularization parameter values, PSF, and other a priori knowledge are not available. The objective of this thesis is to develop an easily applicable restoration method by eliminating the necessity for prior information and empirical parameter tuning. To achieve this objective, we have developed an adaptive blind image restoration method that operates without requiring prior information. This method can be applied to restore monochrome, multispectral, and hyperspectral images, while optimizing restoration results without the need for empirical parameter tuning. The superiority of our proposed adaptive blind restoration method is demonstrated through evaluations on diverse image databases, outperforming eleven existing non-neural network and supervised/semi-supervised neural network methods from the state-of-the-art. In conclusion, the proposed method can be easily applied to restore degraded images due to its blind nature.La restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle
Restauration aveugle adaptative pour images monochromes et hyperspectrales
No full textImage restoration presents a significant challenge when regularization parameter values, PSF, and other a priori knowledge are not available. The objective of this thesis is to develop an easily applicable restoration method by eliminating the necessity for prior information and empirical parameter tuning. To achieve this objective, we have developed an adaptive blind image restoration method that operates without requiring prior information. This method can be applied to restore monochrome, multispectral, and hyperspectral images, while optimizing restoration results without the need for empirical parameter tuning. The superiority of our proposed adaptive blind restoration method is demonstrated through evaluations on diverse image databases, outperforming eleven existing non-neural network and supervised/semi-supervised neural network methods from the state-of-the-art. In conclusion, the proposed method can be easily applied to restore degraded images due to its blind nature.La restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle
Restauration aveugle adaptative pour images monochromes et hyperspectrales
No full textImage restoration presents a significant challenge when regularization parameter values, PSF, and other a priori knowledge are not available. The objective of this thesis is to develop an easily applicable restoration method by eliminating the necessity for prior information and empirical parameter tuning. To achieve this objective, we have developed an adaptive blind image restoration method that operates without requiring prior information. This method can be applied to restore monochrome, multispectral, and hyperspectral images, while optimizing restoration results without the need for empirical parameter tuning. The superiority of our proposed adaptive blind restoration method is demonstrated through evaluations on diverse image databases, outperforming eleven existing non-neural network and supervised/semi-supervised neural network methods from the state-of-the-art. In conclusion, the proposed method can be easily applied to restore degraded images due to its blind nature.La restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle
Blind Hyperspectral Image Restoration
No full textInternational audienceA new blind restoration method for hyperspectral images is proposed in this paper. This method eliminates prior known information and avoids empirical tuning of the regularization parameters. It involves two major steps: the first step is an unsupervised partitioning using affinity propagation to blindly select spectral components and instead of estimating the PSF using all spectral components, we use only the exemplar component of each correlated group. The second step involves restoration of the hyperspectral image using the appropriate estimated PSF for each group. A multi-scale pyramidal model is used to estimate the PSF and the latent image on each selected spectral component. Hyperspectral images are used to assess the proposed method. Three objective criteria are adopted the mean of PSNR, SSIM, and L1-norm of the estimation error
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
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