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Bienvenue - Laboratoire Jacques-Louis Lions

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Postes Enseignants-Chercheurs :

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Cliquer sur : le poste ouvert au Laboratoire Jacques-Louis Lions en 2019

Chiffres-clé

Chiffres clefs

217 personnes travaillent au LJLL

83 personnels permanents

47 enseignants chercheurs

13 chercheurs CNRS

9 chercheurs INRIA

2 chercheurs CEREMA

12 ingénieurs, techniciens et personnels administratifs

134 personnels non permanents

85 doctorants

16 post-doc et ATER

5 chaires et délégations

12 émérites et collaborateurs bénévoles

16 visiteurs

 

Chiffres janvier 2014

 

Séminaire du LJLL - 07 12 2018 14h00 : G. Papanicolaou

George Papanicolaou (Université de Stanford)
Imaging sparse reflectivities from noisy data

Résumé
Algorithms for obtaining high-resolution images often use thresholding, which removes noise and other imperfections in the image efficiently provided that the support of the image is sparse and noise contamination is not too big. However, such imaging methods tend to be unstable since, above a certain level, the noise destroys the image. How can these imaging methods be stabilized ? I will review these issues and then present a method that in some cases can produce clean images even with a lot of noise. Numerical simulations illustrate the effectiveness of this approach.