Joint Super-Resolution and segmentation from a set of Low Resolution images using a Bayesian approach with a Gauss-Markov-Potts Prior - CentraleSupélec Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue International Journal of Signal and Imaging Systems Engineering Année : 2010

Joint Super-Resolution and segmentation from a set of Low Resolution images using a Bayesian approach with a Gauss-Markov-Potts Prior

Majdi Mansouri
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 921613
Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes
Ali Mohammad-Djafari
Laboratoire des signaux et systèmes

Mots clés

super-resolution

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Ali Mohammad-Djafari  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://centralesupelec.hal.science/hal-00658306

Soumis le : mardi 10 janvier 2012-11:31:02

Dernière modification le : dimanche 17 mars 2024-11:46:04

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00658306 , version 1 (10-01-2012)

Identifiants

Citer

Majdi Mansouri, Ali Mohammad-Djafari. Joint Super-Resolution and segmentation from a set of Low Resolution images using a Bayesian approach with a Gauss-Markov-Potts Prior. International Journal of Signal and Imaging Systems Engineering, 2010, 3 (4), pp.211-221. ⟨10.1504/IJSISE.2010.038017⟩. ⟨hal-00658306⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

SUPELEC EC-PARIS CNRS SUP_LSS SUP_SIGNAUX CENTRALESUPELEC UNIV-PARIS-SACLAY UTT UTT-LIST3N LM2S-UTT
103 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More