DESPECKLING OF DUAL-POL GRD SENTINEL-1 IMAGES IN EXTRA-WIDE MODE BY DEEP LEARNING - Télécom Paris
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

DESPECKLING OF DUAL-POL GRD SENTINEL-1 IMAGES IN EXTRA-WIDE MODE BY DEEP LEARNING

Inès Meraoumia
Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse
Ratha Debanshu
  • Fonction : Auteur
Emanuele Dalsasso
Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse
Loïc Denis
Laboratoire Hubert Curien
CV
Florence Tupin
Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse
Département Images, Données, Signal
Andrea Marinoni
  • Fonction : Auteur

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Réseau de neurones [cs.NE] Ingénierie de l'environnement
Fichier principal
Vignette du fichier
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Florence Tupin  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://telecom-paris.hal.science/hal-04152906

Soumis le : mardi 22 août 2023-16:14:34

Dernière modification le : mercredi 23 octobre 2024-10:30:04

Archivage à long terme le : samedi 25 novembre 2023-11:10:15

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Dates et versions

hal-04152906 , version 1 (22-08-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04152906 , version 1

Citer

Inès Meraoumia, Ratha Debanshu, Emanuele Dalsasso, Loïc Denis, Florence Tupin, et al.. DESPECKLING OF DUAL-POL GRD SENTINEL-1 IMAGES IN EXTRA-WIDE MODE BY DEEP LEARNING. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2023, Jul 2023, Pasadena (California), United States. ⟨hal-04152906⟩

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