MICRO-511 / 3 crédits

Enseignant(s): Unser Michaël, Van De Ville Dimitri Nestor Alice

Langue: Anglais


Summary

Introduction to the basic techniques of image processing. Introduction to the development of image-processing software and to prototyping using Jupyter notebooks. Application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging.

Content

Learning Prerequisites

Required courses

Signals and Systems I & II (or equivalent)

 

Important concepts to start the course

1-D signal processing: convolution, Fourier transform, z-transform

 

Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

  • Exploit the multidimensional Fourier transform
  • Select appropriately Hilbert spaces and inner-products
  • Optimize 2-D sampling to avoid aliasing
  • Formalize convolution and optical systems
  • Design digital filters in 2-D
  • Analyze multidimensional linear shift-invariant systems
  • Apply image-analysis techniques
  • Construct image-processing software

Transversal skills

  • Use a work methodology appropriate to the task.
  • Manage priorities.
  • Use both general and domain specific IT resources and tools

Assessment methods

  • 70% final exam
  • 30% IP labs during semester

Resources

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Dans les plans d'études

  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Image processing I
  • Cours: 3 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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