Inversion régularisée et imagerie

Informations

Langue d'enseignement : Anglais
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 50 heures
  • Temps de travail personnel : 100 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Ce cours concerne l'inversion de problèmes mal-conditionnés (ou mal-posés) dans des applications en traitement des signaux et des images. La problématique privilégiée concerne la déconvolution et les applications visées relèvent de l'imagerie par diverses modalités. Le contexte méthodologique est celui de la régularisation (déterministe et dans une moindre mesure bayésienne). Inversion aux moindres carrés et analyses de ses limitations, troncature des valeurs propres et projection, moindres carrés pénalisés, pénalisation de Tikhonov, filtrage de Wiener, pénalisation convexe non quadratique, parcimonie et contours. Prise en compte de contraintes (positivité et support) et algorithmes ADMM. Applications à la déconvolution, la tomographie, la super-résolution vidéo, flot optique,...

Compétences :
  • Connaître le ou les champs professionnel(s) associé(s) à la discipline.
  • Développer un esprit critique envers les données existantes
  • Etre capable de communiquer des résultats à l'écrit et à l'oral

  • Être autonome dans le travail
  • Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse.
  • Maîtriser l'expression écrite et orale de la langue française et ses techniques d'expression
  • Maîtriser l'outil informatique
  • Utiliser les outils numériques de référence pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe.
  • Lire et comprendre, dans sa globalité, un document scientifique et technique dans une langue étrangère

  • Implémenter et/ou comparer les méthodes de l'état de l'art dans un des sous-domaines de l’image et du son numériques
  • Concevoir des algorithmes avancés dans son domaine de spécialisation, et savoir les programmer
  • Comprendre et traduire sous forme algorithmique la spécification mathématique d'une méthode de son domaine de spécialisation
  • Implémenter et/ou comparer les méthodes de l'état de l'art dans son domaine de spécialisation

  • Identifier et formaliser un problème pratique
  • Analyser et synthétiser des informations techniques et organisationnelles, se conformer à des processus méthodologiques rigoureux,

Organisation pédagogique

- Non défini -

Contrôle des connaissances

Concernant les deux sessions: examen pour 3/4 et contrôle continu (devoir à la maison, interrogation, travaux pratiques,...) pour 1/4. Note éliminatoire 05/20. En seconde session: report de la note de contrôle continu. La durée de l'examen est de 3h en session 1 et en session 2.

Lectures recommandées

- Non défini -

Responsable de l'unité d'enseignement

Jean-Francois Giovannelli

Enseignants

- Non défini -