Goals

Ce cours concerne l’étude théorique et pratique des méthodes d’optimisation utilisant des représentations parcimonieuses. Des applications en compression et débruitage d’images seront présentées.

Programme

Méthodes proximales du gradient Représentation parcimonieuse, bases de Fourier, bases d’ondelettes Applications aux problèmes inverses en traitement du signal et traitement d’image

Study
4h
 
Course
16h
 
TC
4h
 

Code

23_M_MAS_MEA_S4_ORP

Responsibles

  • Laurent SEPPECHER
  • Yohann DE CASTRO

Language

French

Keywords

Méthodes Proximales, Analyse Convexe, Machine Learning, Signal Processing, Image processing, représentation parcimonieuse, compression de données, problèmes inverses