Inversion bayésienne utilisant des lois a priori basées sur l'apprentissage profond
La restauration d'image consiste à reconstruire une image à partir de sa version dégradée et potentiellement bruitée. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'inférence bayésienne, qui permet de formuler ce problème en modélisant explicitement les connaissances a priori sur l'ima...
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| Autor Principal: | |
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| Outros autores: | , , , , |
| Formato: | Thèse numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
2025.
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| Sujets: | |
| Nota: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes - MIPTIS Partenaire(s) de recherche : Institut Denis Poisson (Orléans, Tours ; 2018-....) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : François Septier (Président du jury) ; Arthur Leclaire, Audrey Repetti (Membre(s) du jury) ; François Septier, Arthur Leclaire (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Bayesian inversion with deep learning-driven priors |