Image processing II
MICRO-512 / 3 crédits
Enseignant(s): Liebling Michael Stefan Daniel, Sage Daniel, Unser Michaël, Van De Ville Dimitri Nestor Alice
Langue: Anglais
Summary
Study of advanced image processing; mathematical imaging. Development of image-processing software and prototyping in Jupyter Notebooks; application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging.
Content
- Directional image analysis. Mathematical foundations. Structure tensor. Steerable filters.
- Continuous representation of discrete data. Splines. Interpolation. Geometric transformations. Multi-scale decomposition (pyramids and wavelets).
- Image transforms. Karhunen-Loève transform (KLT). Discrete cosine transform (DCT). JPEG coding. Image pyramids. Wavelet decomposition.
- Reconstruction in the continuum. Wiener filter. Radon transform. Fourier slice theorem. Filtered backprojection.
- Computational imaging. Imaging as an inverse problem. Iterative reconstruction methods. Elements of convex analysis. Regularization & sparsity constraints.
Learning Prerequisites
Required courses
Image Processing I
Recommended courses
Signals and Systems I & II, linear algebra, analysis
Important concepts to start the course
Basic image processing and related analytical tools (Fourier transform, z-tranform, etc.)
Recommended courses
Signals and Systems I & II, linear algebra, analysis
Important concepts to start the course
Basic image processing and related analytical tools (Fourier transform, z-tranform, etc.)
Learning Outcomes
- Construct interpolation models and continuous-discrete representations
- Analyze image transforms
- Design image-reconstruction algorithms
- Formalize multiresolution representations using wavelets
- Design deconvolution algorithms
- Perform image analysis and feature extraction
- Design image-processing software (plugins)
- Synthesize steerable filters
- Construct interpolation models and continuous-discrete representations
- Analyze image transforms
- Design image-reconstruction algorithms
- Formalize multiresolution representations using wavelets
- Perform image analysis and feature extraction
- Design image-processing software
- Design image reconstruction algorithms
Transversal skills
- Plan and carry out activities in a way which makes optimal use of available time and other resources.
- Manage priorities.
- Access and evaluate appropriate sources of information.
- Use both general and domain specific IT resources and tools
Assessment methods
The objectives of the course will be assessed as follows:
- 70% final exam
- 30% IP labs
Dans les plans d'études
- Semestre: Printemps
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
- Matière examinée: Image processing II
- Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
- Semestre: Printemps
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
- Matière examinée: Image processing II
- Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
- Semestre: Printemps
- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
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- Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
- Semestre: Printemps
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- Type: optionnel
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- Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
- Matière examinée: Image processing II
- Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel
Semaine de référence
Lu | Ma | Me | Je | Ve | |
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12-13 | |||||
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16-17 | |||||
17-18 | |||||
18-19 | |||||
19-20 | |||||
20-21 | |||||
21-22 |
Légendes:
Cours
Exercice, TP
Projet, labo, autre