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 : 2024

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
Adaptive_parameter_selection_image_decomposition.pdf (4.64 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 2

Citer

Antoine Guennec, Jf Aujol, Yann Traonmilin. Adaptive parameter selection for gradient-sparse + low patch-rank recovery: application to image decomposition. 2024. ⟨hal-04207313v2⟩

Collections

CNRS IMB INSMI ANR
59 Consultations
38 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More