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
Optimisation convexe et méthodes d'accélération
Représentation parcimonieuse, bases de Fourier, bases d’ondelettes. Applications aux problèmes inverses en traitement du signal et traitement d’image
BE
4h
Cours
16h
TD
4h
Responsables
Laurent SEPPECHER
Yohann DE CASTRO
Langue
Français
Mots-clés
Analyse Convexe, Machine Learning, Signal Processing, Image processing, représentation parcimonieuse, compression de données, problèmes inverses