ADAPTIVE PARAMETER SELECTION FOR GRADIENT-SPARSE + LOW PATCH-RANK RECOVERY: APPLICATION TO IMAGE DECOMPOSITION - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2023

ADAPTIVE PARAMETER SELECTION FOR GRADIENT-SPARSE + LOW PATCH-RANK RECOVERY: APPLICATION TO IMAGE DECOMPOSITION

Antoine Guennec
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1284073
Jf Aujol
Yann Traonmilin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1109818

Résumé

In this work, we are interested in gradient sparse + low patchrank signal recovery for image structure-texture decomposition. We locally model the structure as gradient-sparse and the texture as of low patch-rank. Moreover, we propose a rule based upon theoretical results of sparse + low-rank matrix recovery in order to automatically tune our model depending on the local content and we numerically validate this proposition.
Fichier principal
Vignette du fichier
Getting_the_most_out_of_the_low_rank_patch_model_for_structure-texture_segmentation.pdf (2.52 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : Domaine public

Dates et versions

hal-04207313 , version 1 (14-09-2023)
hal-04207313 , version 2 (21-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04207313 , version 1

Citer

Antoine Guennec, Jf Aujol, Yann Traonmilin. ADAPTIVE PARAMETER SELECTION FOR GRADIENT-SPARSE + LOW PATCH-RANK RECOVERY: APPLICATION TO IMAGE DECOMPOSITION. 2023. ⟨hal-04207313v1⟩
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