Optimal Real-Time Image Processing with Imperfect Information on Convolution-Type Distortion

P. Golubtsov

doi:10.1007/978-3-030-39216-1_24

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

29 октября 2026 г.

Как прогнозировать будущее науки и технологий

Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.

29 октября 2026 г.

Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами

Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.

27 октября 2026 г.

НИУ ВШЭ открывает прием заявок от подразделений на участие в Программе привлечения российских постдоков

Как привлечь новые компетенции в исследовательскую команду, дать импульс перспективному проекту и наладить сотрудничество с учеными из других организаций? Один из инструментов — Программа привлечения российских постдоков в НИУ ВШЭ. C 26 октября по 18 декабря 2026 года научные подразделения университета смогут подать заявки на привлечение постдоков к своим проектам или продление контрактов с действующими участниками программы.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Optimal Real-Time Image Processing with Imperfect Information on Convolution-Type Distortion

Ch. 24. P. 259–273.

Голубцов П. В.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Deconvolution Optimal image processing Convolution kernel Circular symmetry Point spread function Fredholm equation Оптимальная обработка изображений Ядро свертки Деконволюция Круговая симметрия функция рассеяния точечки

В книге

Advances in Intelligent Systems and Computing book series Vol. 1127. Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics

Vol. 1127: Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics. , Switzerland: Springer, 2020.

Modelling the Bitcoin prices and media attention to Bitcoin via the jump-type processes

Морозова Е. А., Панов В. А., Applied Stochastic Models in Business and Industry 2023 Vol. 39 No. 6 P. 772–788

Добавлено: 29 июня 2023 г.

Modelling the Bitcoin prices and the media attention to Bitcoin via the jump-type processes

Морозова Е. А., Панов В. А., / Series arXiv.org "q-fin.ST". 2022. No. 2210.13824.

Добавлено: 26 октября 2022 г.

Integrated single-cell spatial multi-omics of intratumor heterogeneity in renal cell carcinoma

Hsieh J. J., Miheecheva N., Ramachandran A. и др., Journal of Clinical Oncology 2020 Vol. 38 No. 15 Article 17106

Добавлено: 10 сентября 2022 г.

Precise reconstruction of the TME using bulk RNA-seq and a machine learning algorithm trained on artificial transcriptomes

Zaitsev A., Chelushkin M., Dyikanov D. и др., Cancer Cell 2022 Vol. 40 No. 8 P. 879–894

Добавлено: 29 августа 2022 г.

Novel machine learning based deconvolution algorithm results in accurate description of tumor microenvironment from bulk RNAseq

Zaytcev A., Chelushkin M., Nuzhdina K. и др., Cancer Research 2020 Vol. 80 No. 16 Article 853

Добавлено: 29 августа 2022 г.

Density deconvolution under general assumptions on the distribution of measurement errors

Беломестный Д. В., Гольденшлюгер А., Annals of Statistics 2021 Vol. 49 No. 2 P. 615–649

Добавлено: 7 апреля 2020 г.

Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Беломестный Д. В., Trabs M., Tsybakov A., Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability 2019 Vol. 25 No. 3 P. 1901–1938

Добавлено: 10 мая 2018 г.

Digital Perfusion Phantoms for Visual Perfusion Validation

Пьяных О. С., American Journal of Roentgenology 2012 Vol. 199 No. 3 P. 627–634

Despite the increasingly broad use of perfusion applications, we still have no generally accessible means for their verification: The common sense of perfusion maps and "bona fides" of perfusion software vendors remain the only grounds for acceptance. Thus, perfusion applications are one of a very few clinical tools considerably lacking practical objective hands-on validation. MATERIALS ...

Добавлено: 28 января 2013 г.