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Physical Models and Machine Learning for Scientific Imaging
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Descriptif
Deep learning has transformed image processing, often surpassing traditional methods that rely on precise modeling of optical image formation. In this presentation, we explore the synergy between model-based and learning-based approaches, highlighting the potential of hybrid methods for scientific imaging—an area where interpretability, robustness to real-world degradations, and the scarcity of ground truth data pose major challenges. We will showcase several applications, from high-contrast direct imaging for exoplanet detection to molecular-scale microscopy, illustrating how these hybrid strategies can push the boundaries of what is achievable in complex imaging scenarios.
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