Deux distinctions pour l’équipe IMAGES : EUSAR et IGARSS
vendredi 29 juillet 2022EUSAR : meilleur prix étudiant
L’article Self-supervised training strategies for SAR image despeckling with deep neural networks, co-écrit par Emanuele Dalsasso, Loïc Denis, Max Muzeau et Florence Tupin, a été récompensé du deuxième prix étudiant lors d’EUSAR 2022. Il aborde le problème de la réduction du bruit de chatoiement dans les images radar par apprentissage profond non-supervisé. L’étude présentée dans l’article porte sur trois techniques état de l’art, dont deux (SAR2SAR et MERLIN) développées dans le cadre de la thèse d’Emanuele Dalsasso au LTCI.
IGARSS : meilleur article
L’article Exploiting multi-temporal information for improved speckle reduction of Sentinel-1 SAR images by deep learning, co-écrit par Emanuele Dalsasso, Inès Meraoumia, Loïc Denis et Florence Tupin, présenté en 2021, a obtenu le prix du meilleur article de la conférence décerné lors d’IGARSS 2022.
Il présente une méthode d’apprentissage profond permettant de tirer parti des séries multi-temporelles d’images SAR pour faciliter leur interprétation en réduisant le bruit de speckle.