Convex super-resolution detection of lines in images - Calcul des Variations, Géométrie, Image Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2016

Convex super-resolution detection of lines in images

Résumé

We present a new convex formulation for the problem of recovering lines in degraded images. Following the recent paradigm of super-resolution, we formulate a dedicated atomic norm penalty and solve this optimization problem by a primal–dual algorithm. Then, a spectral estimation method recovers the line parameters, with subpixel accuracy.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01496124 , version 1 (03-05-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01496124 , version 1

Citer

Kévin Polisano, Laurent Condat, Marianne Clausel, Valérie Perrier. Convex super-resolution detection of lines in images. SIGMA'2016 CIRM Workshop: Signal, Image, Geometry, Modelling, Approximation, Oct 2016, Luminy, France. , 2016. ⟨hal-01496124⟩
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