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Yann Gavet
and
Vincent Mazet
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
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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
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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.
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OpenCourser.com/course/80juf6/traitement
What's inside
Syllabus
Transformée de Fourier et filtrage séquentielle
Déconvolution
Transformée en cosinus discrète et compression JPEG
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Transformée de Fourier et filtrage séquentielle
Déconvolution
Transformée en cosinus discrète et compression JPEG
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Transformée en ondelettes et décomposition multiéchelle
Good to know
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
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Activities
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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
Exercices de révision sur les bases du traitement des images
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- 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
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Renforcez votre compréhension du filtrage en fréquence en vous exerçant avec des problèmes divers.
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- Pratiquez régulièrement des problèmes de filtrage en ajustant les paramètres et en observant les résultats
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Maîtrisez mieux la déconvolution en résolvant un ensemble supplémentaire de problèmes.
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Exercices stimulants sur les représentations multi-échelles
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Développez une compréhension approfondie des représentations multi-échelles en résolvant des problèmes complexes.
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- 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
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.
Research Scientist, 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.
Computational Photographer
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.
Computer Vision Engineer
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.
Software Engineer, Image Processing
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.
Medical Imaging Scientist
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.
Signal Processing Engineer
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.
Geophysicist
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.
Graphics Programmer
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.
Machine Learning Engineer
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.
Biomedical 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.
Image Processing 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.
Robotics 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.
Astronomer
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.
Data Scientist
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.
For more career information including salaries, visit:
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Reading list
We've selected eight books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle.
Ce livre largement utilisé sert de manuel pour les cours de traitement d'images et fournit une base solide dans les concepts fondamentaux, y compris l'analyse fréquentielle et multi-échelle.
Ce livre fournit une introduction accessible à la théorie et aux applications des ondelettes, qui sont largement utilisées dans la représentation multi-échelle des images.
Ce livre couvre les concepts fondamentaux de l'analyse d'images, y compris les techniques de segmentation, de reconnaissance de formes et de classification, qui s'appuient souvent sur une analyse fréquentielle et multi-échelle.
Ce livre fournit une couverture complète de la vision par ordinateur, y compris les techniques de traitement et d'analyse d'images, qui reposent sur des méthodes fréquentielles et multi-échelles.
Ce livre est une référence complète sur le traitement d'images et de vidéos, couvrant une large gamme de sujets, y compris l'analyse fréquentielle et multi-échelle.
Ce livre est une autre référence complète sur le traitement d'images, fournissant une couverture approfondie des concepts fondamentaux et des techniques avancées.
Ce livre fournit une introduction pratique au traitement d'images à l'aide de MATLAB, couvrant les concepts fondamentaux et fournissant des exercices et des projets.
Ce livre fournit une base solide dans les concepts fondamentaux du traitement d'images, fournissant une introduction aux techniques d'analyse fréquentielle et multi-échelle.
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/80juf6/traitement
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Effort
5 semaines, 3 à 5 heures/semaine
Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
Institut Mines-Télécom
Instructors
Yann Gavet
Vincent Mazet
Language
Français
Good to know
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
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