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A FUNDAMENTAL PITFALL IN BLIND DECONVOLUTION WITH SPARSE AND SHIFT-INVARIANT PRIORS

机译：具有稀疏和变换不变的隐形的盲解体中的基本概率

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Alexis Benichoux; Emmanuel Vincent;
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年度 2016
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1. Bayesian Blind Separation and Deconvolution of Dynamic Image Sequences Using Sparsity Priors [J] . Tichy O., Smidl V. Medical Imaging, IEEE Transactions on . 2015,第1期

机译：使用稀疏先验的动态图像序列的贝叶斯盲分离和反卷积
2. Multi-Observation Blind Deconvolution with an Adaptive Sparse Prior [J] . Zhang H., Wipf D., Zhang Y. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on . 2014,第8期

机译：自适应稀疏先验的多观测盲去卷积
3. Fast high-quality non-blind deconvolution using sparse adaptive priors [J] . Horacio E. Fortunato, Manuel M. Oliveira The Visual Computer . 2014,第6a8期

机译：使用稀疏自适应先验的快速高质量非盲卷积
4. A fundamental pitfall in blind deconvolution with sparse and shift-invariant priors [C] . Benichoux Alexis, Vincent Emmanuel, Gribonval Remi IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2013

机译：具有稀疏和移位不变先验的盲反卷积的基本陷阱
5. Blind image deconvolution based on sparsity: Theoretical justification and improvement of state-of-the-art techniques. [D] . Cervantes, Fernando. 2016

机译：基于稀疏性的盲图像反卷积：理论证明和最新技术的改进。
6. Sparse Blind Deconvolution with Nonconvex Optimization for Ultrasonic NDT Application [O] . Xuyang Gao, Yibing Shi, Kai Du, 2020

机译：具有超声波NDT应用的非凸优化的稀疏盲折叠
7. A fundamental pitfall in blind deconvolution with sparse and shift-invariant priors [O] . Benichoux, Alexis, Vincent, Emmanuel, Gribonval, Rémi 2013

机译：具有稀疏和移位不变先验的盲反卷积的基本陷阱
8. Binary Classification of an Unknown Object through Atmospheric Turbulence Using a Polarimetric Blind-Deconvolution Algorithm Augmented with Adaptive Degree of Linear Polarization Priors. [R] . Kim, M. J. 2012

机译：利用自适应线性极化程度增强的极化盲 - 反卷积算法，通过大气湍流对未知物体进行二元分类。

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