Ali Mohammad-djafari | Paris Sud XI University (original) (raw)
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Papers by Ali Mohammad-djafari
AIP Conference Proceedings, 2004
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Classical methods for inverse problems are mainly based on regularization theory. In particular t... more Classical methods for inverse problems are mainly based on regularization theory. In particular those which are based on optimization of a criterion with two parts: a data-model matching and a regularization term. Different choices for these two terms and great number of optimization algorithms have been proposed. When these two terms are distance or divergence measures, they can have a Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) interpretation where these two terms correspond, respectively, to the likelihood and prior probability models.
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International Image Processing, Applications and Systems Conference, 2014
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), 2009
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HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Feb 1, 2009
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Medical Physics, Oct 22, 2013
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Kluwer Academic eBooks, 1993
Preface. 1. Bayesian Inference and Maximum Entropy. 2. Quantum Physics and Quantum Information. 3... more Preface. 1. Bayesian Inference and Maximum Entropy. 2. Quantum Physics and Quantum Information. 3. Time Series. 4. Inverse Problems. 5. Applications. 6. Image Restoration and Reconstruction. Key Words Index. Authors' Index.
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arXiv (Cornell University), May 18, 2007
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HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Mar 19, 2008
Le probleme de la tomographie 3D est modelise par deux equations integrales couplees qui exprimen... more Le probleme de la tomographie 3D est modelise par deux equations integrales couplees qui expriment les champs electrique observe et existant a l'interieur de l'objet a imager. La discretisation de ces deux equations par une methode des moments nous ramene a un jeux de deux equations algebriques matricielles avec deux inconnues qui sont le contraste de l'objet et le champs total a l'interieur de l'objet. Ces deux equations sont de tres grandes dimensions. Par ailleurs, il y trois sources d'erreurs : i) le bruit de mesure proprement dit, ii) l'erreur de discretisation de l'objet, et ii) l'erreur liee aux approximations dans le calcul des elements des deux matrices. L'idee dans les approches probabilistes est de modeliser ces erreurs pour les prendre en compte dans le calcul de la solution. De plus, l'approche bayesienne nous permet aussi de prendre en compte l'information a priori sur les inconnues du probleme. Dans les applications en CND, souvent l'objet etudie est compose d'un nombre fini de materiaux, ce qui implique que l'image recherchee est constituee d'un nombre fini de regions homogenes et compactes, ce qui justifie la modelisation de sa distribution par une melange de gaussiennes avec une variable cachee representant l'etiquette des regions. Nous avons deja utilise cette approche en 2D avec succes et l'objet de cette these est l'extension en 3D. Dans cette expose nous presentons surtout les difficultes que l'on peut rencontrer du point de vue du calcul, et les idees que l'on propose pour la solution.
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AIP Conference Proceedings, 2004
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Classical methods for inverse problems are mainly based on regularization theory. In particular t... more Classical methods for inverse problems are mainly based on regularization theory. In particular those which are based on optimization of a criterion with two parts: a data-model matching and a regularization term. Different choices for these two terms and great number of optimization algorithms have been proposed. When these two terms are distance or divergence measures, they can have a Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) interpretation where these two terms correspond, respectively, to the likelihood and prior probability models.
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International Image Processing, Applications and Systems Conference, 2014
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Nucleation and Atmospheric Aerosols, 2011
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Medical Physics, Oct 22, 2013
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Kluwer Academic eBooks, 1993
Preface. 1. Bayesian Inference and Maximum Entropy. 2. Quantum Physics and Quantum Information. 3... more Preface. 1. Bayesian Inference and Maximum Entropy. 2. Quantum Physics and Quantum Information. 3. Time Series. 4. Inverse Problems. 5. Applications. 6. Image Restoration and Reconstruction. Key Words Index. Authors' Index.
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arXiv (Cornell University), May 18, 2007
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HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Mar 19, 2008
Le probleme de la tomographie 3D est modelise par deux equations integrales couplees qui exprimen... more Le probleme de la tomographie 3D est modelise par deux equations integrales couplees qui expriment les champs electrique observe et existant a l'interieur de l'objet a imager. La discretisation de ces deux equations par une methode des moments nous ramene a un jeux de deux equations algebriques matricielles avec deux inconnues qui sont le contraste de l'objet et le champs total a l'interieur de l'objet. Ces deux equations sont de tres grandes dimensions. Par ailleurs, il y trois sources d'erreurs : i) le bruit de mesure proprement dit, ii) l'erreur de discretisation de l'objet, et ii) l'erreur liee aux approximations dans le calcul des elements des deux matrices. L'idee dans les approches probabilistes est de modeliser ces erreurs pour les prendre en compte dans le calcul de la solution. De plus, l'approche bayesienne nous permet aussi de prendre en compte l'information a priori sur les inconnues du probleme. Dans les applications en CND, souvent l'objet etudie est compose d'un nombre fini de materiaux, ce qui implique que l'image recherchee est constituee d'un nombre fini de regions homogenes et compactes, ce qui justifie la modelisation de sa distribution par une melange de gaussiennes avec une variable cachee representant l'etiquette des regions. Nous avons deja utilise cette approche en 2D avec succes et l'objet de cette these est l'extension en 3D. Dans cette expose nous presentons surtout les difficultes que l'on peut rencontrer du point de vue du calcul, et les idees que l'on propose pour la solution.
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