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

  1. Optimisation convexe et méthodes d'accélération
  2. 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
 

Responsibles

  • Laurent SEPPECHER
  • Yohann DE CASTRO

Language

French

Keywords

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