@InProceedings{2023_prevost1077,
	author = "Clémence Prévost and Valentin Leplat",
	title = "Super-résolution hyperspectrale et démélange conjoints : approche tensorielle sous contraintes de positivité et semi-aveugle basée sur la beta-divergence",
	booktitle = "29° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2023",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "2023-1077",
	pages = "p. 73-76",
	month = "Aout # 6 - Sept # 9",
	address = "Grenoble",
	doi = "",
	pdf = "2023_prevost1077.pdf",
	abstract = "Dans ce papier, nous résolvons simultanément les problèmes de super-résolution hyperspectral et de démélange de l'image à super-résolution dans le contexte dit ”semi-aveugle”. 
Notre approche est basée sur trois piliers : (i) l'estimation des matrices de couplage, (ii) une décomposition tensorielle couplée de rang faible avec des mises à jour multiplicatives et (iii) une famille de problèmes d'optimisation basés sur la beta-divergence. 
Nous proposons une famille d'algorithmes simples et robustes adaptés à diverses statistiques de bruit. Nos simulations sur données réelles montrent les performances de notre approche, et ce pour
les deux problèmes considérés..pdf",
}