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Nicolas Dobigeon
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Documents
Présentation
Nicolas Dobigeon a reçu le Diplôme d'Ingénieur en Électronique de l'[ENSEEIHT](http://www.enseeiht.fr/) et le D.E.A. (Master Recherche) en Traitement du Signal de l'[Institut National Polytechnique de Toulouse](http://www.inp-toulouse.fr/) (INP Toulouse) en Juin 2004. En 2007, il a obtenu un Doctorat en Traitement du Signal de l'INP de Toulouse et, en 2012, il a reçu l'Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) de l'INP de Toulouse. De 2007 à 2008, il a été chercheur post-doctoral associé au Département Electrical Engineering and Computer Science de l'[Université du Michigan](http://www.umich.edu/) à Ann Arbor.
En 2008, il a été nommé à l'Institut National Polytechnique de Toulouse ([Université de Toulouse](http://www.univ-toulouse.fr/), INP-ENSEEIHT) où il est actuellement Professeur. Il mène ses activités de recherche au sein de l'équipe [Signal et Communications](http://sc.enseeiht.fr/) du laboratoire [IRIT](http://www.irit.fr/) (UMR CNRS 5505) et et est aussi membre associé de l'équipe-projet [Apprentissage Optimisation Complexité](https://perso.math.univ-toulouse.fr/aoc/) (AOC) du LabEx [CIMI](http://www.cimi.univ-toulouse.fr/fr). Il porte une Chaire à l'Institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle 3IA [ANITI](http://aniti.univ-toulouse.fr) (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute) et est Membre Honoraire de l'[Institut Universitaire de France](http://www.iufrance.fr/) (IUF, Promotion Junior 2017).
Ses activités de recherche concernent principalement le traitement statistique du signal et des images, avec un intérêt particulier pour les problèmes inverses bayésiens rencontrés en télédétection, imagerie médicale et microscopie.
Il est actuellement Senior Area Editor pour [IEEE Trans. Signal Processing](https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-transactions-signal-processing) (depuis 2022), responsable adjoint du Département [Signaux et Images](https://www.irit.fr/-Signaux-images,7-) de l'IRIT (depuis 2017), et membre du groupe d'animation de l'axe stratégique "[Numérique et Société](https://www.univ-toulouse.fr/recherche-dynamique/strategie-scientifique-partagee)" à l'Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées (depuis 2020). Il est le responsable de la formation de spécialité "[Intelligence Artificielle pour le Traitement de l'Information](http://sc.enseeiht.fr/iati/index.html)" à l'INP-ENSEEIHT (depuis 2022).
Il était Éditeur Associé pour [IEEE Trans. Signal Processing](https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-transactions-signal-processing) (2020-2022), [Signal Processing](https://www.journals.elsevier.com/signal-processing) (2016-2020) et [Digital Signal Processing](https://www.journals.elsevier.com/digital-signal-processing) (2018-2020), membre du comité technique [SPTM TC](https://signalprocessingsociety.org/get-involved/signal-processing-theory-and-methods) de IEEE Signal Processing Society (2018-2020), membre du Comité de Direction du [GDR-ISIS](http://gdr-isis.fr/) (2013-2018), membre nommé puis élu au [Conseil National des Universités](https://www.conseil-national-des-universites.fr/) (CNU-Section 61, 2012-2016) et élu au Conseil Scientifique de Toulouse INP (2014-2016). Il a également été en charge la formation de spécialité "[Traitement du Signal et des Images](http://sc.enseeiht.fr/tsi/)" au sein du Département Electronique de l'INP-ENSEEIHT (2011-2019).
Il est IEEE Senior Member et membre de European Laboratory for Learning and Intelligent Systems ([ELLIS](https://ellis.eu/)).
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Professional Webpage: [https://ndobigeon.github.io/](http://dobigeon.perso.enseeiht.fr/)
Google Scholar Profile: [https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=YPQFwDYAAAAJ](https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=YPQFwDYAAAAJ)
Nicolas Dobigeon received the Eng. degree in Electrical Engineering from [INP](http://www.inp-toulouse.fr/)-[ENSEEIHT](http://www.enseeiht.fr/), Toulouse, France, and the M.Sc. degree in Signal Processing from the [Institut National Polytechnique de Toulouse](http://www.inp-toulouse.fr/) (Toulouse INP), both in June 2004. He received the Ph.D. degree and Habilitation à Diriger les Recherches in Signal Processing from Toulouse INP in 2007 and 2012, respectively. From 2007 to 2008, he was a Postdoctoral Research Associate with the Department of Electrical Engineering and Computer Science, [University of Michigan](http://www.umich.edu/), Ann Arbor.
Since 2008, Nicolas Dobigeon has been with Toulouse INP (INP-ENSEEIHT, [University of Toulouse](https://en.univ-toulouse.fr/)) where he is currently a Professor. He conducts his research within the [Signal and Communications](http://sc.enseeiht.fr/) (SC) group of [IRIT](http://www.irit.fr) and is an associate member of the [Apprentissage Optimisation Complexité](https://perso.math.univ-toulouse.fr/aoc/) (AOC) project-team of [CIMI](http://www.cimi.univ-toulouse.fr/fr). He currently holds an AI Research Chair at the [Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute](http://aniti.univ-toulouse.fr/index.php/en/) (ANITI) and he is a Junior Member of the [Institut Universitaire de France](http://www.iufrance.fr/) (IUF, 2017-2022).
His recent research activities have been focused on statistical signal and image processing, with a particular interest in Bayesian inverse problems and applications to remote sensing, biomedical imaging and microscopy.
He is currently a Senior Area Editor for [IEEE Trans. Signal Processing](https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-transactions-signal-processing) (since 2022), the Deputy Head of the Dept. of [Signals and Images](https://www.irit.fr/-Signaux-images,7-) at IRIT (since 2017) and a member of the scientific working group dedicated to "D[igital society](https://www.univ-toulouse.fr/recherche-dynamique/strategie-scientifique-partagee)" for the Fed. Univ. Toulouse Midi-Pyrénées (since 2020). He is the Head of the Major Program "[Artificial Intelligence for Information Processing](http://sc.enseeiht.fr/iati/index.html)" at INP-ENSEEIHT (since 2022).
He was an Associate Editor for [IEEE Trans. Signal Processing](https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-transactions-signal-processing) (2020-2022), [Signal Processing](https://www.journals.elsevier.com/signal-processing) (2016-2020) and [Digital Signal Processing](https://www.journals.elsevier.com/digital-signal-processing) (2018-2020), a member of the [SPTM TC](https://signalprocessingsociety.org/get-involved/signal-processing-theory-and-methods) of the IEEE Signal Processing Society (2018-2020), a steering committee member of the French research group [GDR-ISIS](http://gdr-isis.fr/) (2013-2018), a member of [French National Council of Universities](https://www.conseil-national-des-universites.fr/) (CNU/Section 61, 2012-2016) and an elected member at the Research Council of Toulouse INP (2014-2016). He was the Head of the Major Program on "[Signal and Image Processing](http://sc.enseeiht.fr/tsi/)" at INP-ENSEEIHT (2011-2019).
He is an IEEE Senior Member and a Member of the European Laboratory for Learning and Intelligent Systems ([ELLIS](https://ellis.eu/)).
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Professional Webpage: [https://ndobigeon.github.io/](http://dobigeon.perso.enseeiht.fr/)
Google Scholar Profile: [https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=YPQFwDYAAAAJ](https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=YPQFwDYAAAAJ)
Publications
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Algorithmes bayésiens pour le démélange supervisé, semi-supervisé et non-supervisé d’images hyperspectralesTraitement du Signal, 2010, 27 (1), pp.79-108. ⟨10.3166/ts.27.79-108⟩
Article dans une revue
hal-03549075v1
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Implementation strategies for hyperspectral unmixing using Bayesian source separation.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48 (11), pp.4003-4013. ⟨10.1109/TGRS.2010.2062190⟩
Article dans une revue
hal-03556769v1
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Joint Bayesian endmember extraction and linear unmixing for hyperspectral imageryIEEE Transactions on Signal Processing, 2009, 57 (11), pp.4355-4368. ⟨10.1109/TSP.2009.2025797⟩
Article dans une revue
hal-00455585v1
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Bayesian separation of spectral sources under non-negativity and full additivity constraintsSignal Processing, 2009, Special Section: Visual Information Analysis for Security, 8 (12), pp.2657-2669. ⟨10.1016/j.sigpro.2009.05.005⟩
Article dans une revue
hal-00455580v1
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Non-negative matrix factorisation in contextEuropean Geosciences Union General Assembly (EGU 2011), Apr 2011, Vienna, Austria. pp.(electronic medium)
Communication dans un congrès
hal-04241313v1
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Investigation of a small set of hyperspectral images through non-negative source separationEuropean Planetary Science Congress (EPSC 2011) @ EPSC-DPS Joint Meeting 2011, Europlanet society, Oct 2011, Nantes, France. pp.(electronic medium)
Communication dans un congrès
hal-04246300v1
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Multi-image unsupervised spectral analysisEuropean Planetary Science Congress, Sep 2010, Rome, Italy. pp.8
Communication dans un congrès
hal-00547507v1
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Accuracy and performance of optimized Bayesian source separation for hyperspectral unmixingWhispers'10, Jun 2010, Reykjavik, Iceland. pp.24
Communication dans un congrès
hal-00546800v1
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Investigating Martian and Venusian hyperspectral datasetsAGU Fall Meeting, Dec 2010, San Francisco, United States. pp.B1518
Communication dans un congrès
hal-00547512v1
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Applying new spectral unmixing technique to Martian hyperspectral dataEGU General Assembly, May 2010, Vienne, Austria. pp.12824
Communication dans un congrès
hal-00546675v1
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Matrix approximation techniques for unsupervised hyperspectral data analysisEGU General Assembly, May 2010, Vienne, Austria. pp.10027
Communication dans un congrès
hal-00546661v1
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Subspace-based Bayesian blind source separation for hyperspectral imagery3rd IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP 2009), Dec 2009, Aruba, Antilles, Netherlands. pp.372-375, ⟨10.1109/CAMSAP.2009.5413255⟩
Communication dans un congrès
hal-03609224v1
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Extraction de composants purs et démélange linéaire bayésiens en imagerie hyperspectraleXIIème colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, Sep 2009, Dijon, France. pp.CDROM
Communication dans un congrès
hal-00455602v1
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Material identification on martian hyperspectral images using bayesian source separationFirst IEEE Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Aug 2009, Grenoble, France. pp.1-4, ⟨10.1109/WHISPERS.2009.5289091⟩
Communication dans un congrès
hal-00626167v1
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Multivariate approach for evaluating the composition of Meridiani spherulesEuropean Planetary Science Congress (EPSC 2009), Sep 2009, Potsdam, Germany. pp.(electronic medium)
Communication dans un congrès
hal-04251217v1
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Material identification on hyperspectral images using Bayesian source separationEuropean Planetary Science Congress (EPSC 2009), Sep 2009, Potsdam, Germany. pp.(electronic medium)
Communication dans un congrès
hal-04251218v1
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Séparation bayésienne de sources spectrales sous contraintes de positivité et d'additivitéXXIième Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, Sep 2007, Troyes, France. pp.CDROM
Communication dans un congrès
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Blind unmixing of linear mixtures using a hierarchical Bayesian model. Application to spectroscopic signal analysisIEEE Workshop on Statistical Signal Processing, Aug 2007, Madison, United States. pp.CDROM, ⟨10.1109/SSP.2007.4301222⟩
Communication dans un congrès
hal-00455587v1
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Hyperspectral EELS Image Unmixing6th Conference in Spectral Imaging (IASIM 2016), Jul 2016, Chamonix, France. 2016, Proceedings of the 6th Conference in Spectral Imaging (IASIM 2016)
Poster de conférence
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Analysis of a collection of planetary hyperspectral images through non-negative source separationEuropean Geosciences Union General Assembly (2011), Apr 2011, Vienna, Austria. European Geosciences Union (EGU), Poster Programme SSS2.2/EMRP15/GM10.2/PS7.0, pp.EGU2011-13174, 2011
Poster de conférence
hal-04241312v1
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Linear and nonlinear unmixing in hyperspectral imagingData Handling in Science and Technology, Resolving Spectral Mixtures with Applications from Ultrafast Time-Resolved Spectroscopy to Super-Resolution Imaging, 30 - 2016 (Chapter 6), , pp.185-224, 2016, Data Handling in Science and Technology, 978-0-444-63638-6. ⟨10.1016/B978-0-444-63638-6.00006-1⟩
Chapitre d'ouvrage
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MCMC algorithms for supervised and unsupervised linear unmixing of hyperspectral imagesMary, David; Theys, Céline; Aime, Claude. New Concepts in Imaging: Optical and Statistical Models, 59, EDP Sciences, pp.381-401, 2013, EAS Publications Series, 978-2-7598-0958-5. ⟨10.1051/eas/1359017⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-03609211v1
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Implementation strategies for hyperspectral unmixing using Bayesian source separation2010
Pré-publication, Document de travail
hal-00466419v1
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Bayesian separation of spectral sources under non-negativity and full additivity constraints2009
Pré-publication, Document de travail
hal-00548756v1
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