Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle from Coursera

Ce MOOC vous propose de découvrir des notions avancées sur l'analyse fréquentielle et multi-échelle. Il aborde les notions de fréquences spatiales, de filtrage en fréquence, les limites de la transformée de Fourier et ouvre la discussion sur la transformée en ondelettes.

Ce que vous allez apprendre :

• Découvrir et appliquer la transformée de Fourier à 2 dimensions et le filtrage dans le domaine fréquentiel

• Comprendre les principes de la déconvolution

• Appliquer la représentation en fréquence au cas de la compression jpeg

• Définir une représentation multi-échelle

Pour suivre ce cours, des bases du langage de programmation Python sont nécessaires : boucles, opérateur logique, vectorisation des opérations , définition de fonction, tableaux et numpy. Vous devez également maitriser les bases du traitement des images (filtrages linéaires par convolution, notion d'histogramme) ainsi que leur manipulation grâce au langage Python (chargement, affichage).

Une attestation de suivi avec succès est attribuée par Coursera aux apprenants réussissant à obtenir une note supérieure à 50 %.

Ce cours a été créé avec le soutien de la Fondation Patrick & Lina Drahi.

What's inside

Syllabus

Transformée de Fourier et filtrage séquentielle

Déconvolution

Transformée en cosinus discrète et compression JPEG

Transformée en ondelettes et décomposition multiéchelle

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Adaptation aux besoins des professionnels du traitement d'images afin de se perfectionner sur des notions avancées d'analyse fréquentielle et multi-échelle

Approfondissement des concepts fondamentaux de l'analyse fréquentielle, notamment la transformée de Fourier et la transformée en ondelettes

Exploration de méthodes de pointe telles que la déconvolution et la compression JPEG, largement utilisées dans le domaine de l'imagerie

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle with these activities:

Exercices de révision sur les bases du traitement des images

Show steps

Actualisez vos connaissances de base en traitement d'images pour mieux appréhender les concepts avancés abordés dans le cours.

Show steps

Passez en revue les principes de base du traitement des images, tels que les types d'images, les opérations de base et les formats d'images
Faites des exercices pratiques de manipulation et de traitement d'images en utilisant des bibliothèques comme OpenCV ou Pillow

Exercices pratiques sur le filtrage en fréquence

Show steps

Renforcez votre compréhension du filtrage en fréquence en vous exerçant avec des problèmes divers.

Show steps

Trouvez un site Web ou un logiciel proposant des exercices de filtrage en fréquence
Pratiquez régulièrement des problèmes de filtrage en ajustant les paramètres et en observant les résultats

Participer à des rencontres professionnelles en traitement d'images

Show steps

Élargissez votre réseau professionnel et apprenez des autres experts en traitement d'images.

Show steps

Identifiez des rencontres professionnelles ou des conférences liées au traitement d'images
Assistez à ces événements, engagez des conversations et échangez vos connaissances

Five other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all eight activities

Blog sur les applications de la transformée de Fourier dans le traitement d'images

Show steps

approfondissez vos connaissances sur la transformée de Fourier en la présentant dans un blog avec des exemples concrets.

Show steps

Choisissez des applications spécifiques de la transformée de Fourier dans le traitement d'images
Rédigez du contenu informatif sur leur fonctionnement et leurs avantages
Publiez votre blog pour partager vos connaissances avec d'autres

Problèmes supplémentaires sur la déconvolution

Show steps

Maîtrisez mieux la déconvolution en résolvant un ensemble supplémentaire de problèmes.

Show steps

Obtenez une liste de problèmes de déconvolution à partir d'un manuel ou d'un site Web
Résolvez ces problèmes en utilisant différentes techniques et en vérifiant vos résultats

Aide en ligne pour la transformation en ondelettes

Show steps

Améliorez vos connaissances sur la transformation en ondelettes avec des tutoriels guidés complets.

Show steps

Identifiez une ressource de tutoriel fiable sur la transformation en ondelettes
Suivez le tutoriel étape par étape, en vous concentrant sur les concepts clés
Appliquez vos nouvelles connaissances dans des exemples pratiques

Résolution de problèmes de transformée de Fourier multidimensionnelle

Show steps

Affinez votre compréhension de la transformée de Fourier multidimensionnelle en résolvant une variété de problèmes.

Show steps

Trouvez des problèmes pratiques ou des études de cas impliquant une transformée de Fourier multidimensionnelle
Appliquez des techniques de transformée de Fourier pour résoudre ces problèmes et analyser les résultats

Exercices stimulants sur les représentations multi-échelles

Show steps

Développez une compréhension approfondie des représentations multi-échelles en résolvant des problèmes complexes.

Show steps

Recherchez des problèmes d'application ou des études de cas nécessitant l'utilisation de représentations multi-échelles
Appliquez des techniques de représentation multi-échelles pour résoudre les problèmes et évaluer les résultats

Career center

Learners who complete Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Professor, Image Processing

For Professors specializing in Image Processing, it is imperative to stay abreast of the latest developments in the field. This course will provide Professors with an updated and comprehensive understanding of frequency-domain image processing, enabling them to effectively teach and guide students.

See salaries and explore the career path for Professor, Image Processing

Research Scientist, Image Processing

Research Scientists in Image Processing rely on advanced image processing techniques to push the boundaries of the field. This course offers an in-depth exploration of frequency-domain image processing, empowering Research Scientists to conduct cutting-edge research.

See salaries and explore the career path for Research Scientist, Image Processing

Computational Photographer

Computational Photography blends image processing with computer science to create innovative imaging techniques. This course will equip Computational Photographers with a solid understanding of frequency-domain image processing.

See salaries and explore the career path for Computational Photographer

Computer Vision Engineer

Image analysis is at the core of a Computer Vision Engineer's work, and the Transformée de Fourier is widely used in the field. By enrolling in this course, a Computer Vision Engineer will gain a deeper and more nuanced understanding of the Fourier Transform.

See salaries and explore the career path for Computer Vision Engineer

Software Engineer, Image Processing

Software Engineers specializing in Image Processing require a deep understanding of image processing algorithms. This course will provide them with the foundational knowledge of frequency-domain image processing, enabling them to develop innovative solutions.

See salaries and explore the career path for Software Engineer, Image Processing

Medical Imaging Scientist

For a Medical Imaging Scientist, a comprehensive understanding of image processing techniques is essential. This course imparts valuable knowledge about the Transformée de Fourier and the Transformée en ondelettes, expanding the toolkit of a Medical Imaging Scientist.

See salaries and explore the career path for Medical Imaging Scientist

Signal Processing Engineer

A Signal Processing Engineer requires a firm grasp of frequency-based signal analysis techniques. This course offers an in-depth exploration of the Fourier Transform, a critical tool for the analysis of signals in various domains.

See salaries and explore the career path for Signal Processing Engineer

Geophysicist

A Geophysicist relies on image processing to analyze data gathered from various sources. The Fourier Transform is a powerful tool in this field, and this course will provide Geophysicists with the necessary foundation.

See salaries and explore the career path for Geophysicist

Graphics Programmer

Graphics Programmers utilize image processing techniques to create realistic and visually appealing graphics. This course will provide Graphics Programmers with a theoretical and practical understanding of frequency-domain image processing.

See salaries and explore the career path for Graphics Programmer

Machine Learning Engineer

A Machine Learning Engineer often leverages Fourier analysis for feature extraction and dimensionality reduction. This course provides essential knowledge of the Fourier Transform and its applications within the realm of machine learning.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer

Biomedical Engineer

Biomedical Engineers leverage image processing techniques for medical diagnosis and research. This course will help Biomedical Engineers build a foundation in frequency-domain image processing, enabling them to make advancements in the field.

See salaries and explore the career path for Biomedical Engineer

Image Processing Engineer

An Image Processing Engineer may use the Transformée multi-échelle to manipulate and analyze complex images. This course teaches the principles and applications of this transformative technique, making it a valuable resource for those pursuing a career in this field.

See salaries and explore the career path for Image Processing Engineer

Robotics Engineer

Image processing is becoming increasingly important in Robotics, especially for tasks like object recognition and navigation. This course will equip Robotics Engineers with the fundamental concepts of frequency-domain image processing.

See salaries and explore the career path for Robotics Engineer

Astronomer

In the field of Astronomy, image processing is crucial for analyzing celestial data. The Fourier Transform is a vital tool for astronomers, and this course offers a comprehensive introduction to its principles.

See salaries and explore the career path for Astronomer

Data Scientist

The Transformée en ondelettes is a foundational and versatile tool for Data Scientists. This course will guide learners through the application of this transformative technique to the field of data science.

See salaries and explore the career path for Data Scientist