Michaël Unser

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michael.unser@epfl.ch +41 21 693 51 75 http://bigwww.epfl.ch/unser/index.html

EPFL STI SMT-GE
BM 1136 (Bâtiment BM)
Station 17
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: BM 1136
EPFL > STI > STI-SMT > SMT-ENS

EPFL AVP-PGE EDEE-ENS
ELB 112 (Bâtiment ELB)
Station 11
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: BM 4136
EPFL > VPA > VPA-AVP-PGE > AVP-PGE-EDOC > EDEE-ENS

EPFL STI IMT LIB
BM 4136 (Bâtiment BM)
Station 17
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
+41 21 693 11 85
Local: BM 4136
EPFL > STI > IEM > LIB

Web site: Site web: https://bigwww.epfl.ch/

EPFL SB SMA-GE
MA A2 403 (Bâtiment MA)
Station 8
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: MA A2 403
EPFL > SB > SB-SMA > SMA-ENS

EPFL CIBM-SP
CH F1 622 (Bâtiment CH)
Station 6
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: BM 4136
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Web site: Site web: https://www.cibm.ch/

EPFL SV SSV-GE
SG 1310.3 (Bâtiment SG)
Station 15
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: SG 1310.3
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Web site: Site web: https://sv.epfl.ch/education

EPFL IMAGING
BM 4142 (Bâtiment BM)
Station 17
CH-1015 Lausanne

+41 21 693 51 75
Local: BM 4136
EPFL > VPA > VPA-AVP-CP > IMAGING > IMAGING-GE

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Données administratives

Domaines de compétences

Image Processing
Medical Imaging
Biological Imaging
Wavelets
Splines
Multiresolution

Enseignement & Phd

Enseignement

Microengineering

Mathematics

Programmes doctoraux

Doctoral Program in Photonics

Doctoral Program in Electrical Engineering

Doctorants

Aziznejad Shayan, Bohra Pakshal Narendra, Debarre Thomas Jean, Goujon Alexis Marie Frederic, Liu Yan, Pham Thanh-An Michel, Pourya Mehrsa,

A dirigé les thèses EPFL de

Aguet François , Arigovindan Muthuvel , Badoual Anaïs Laure Marie-Thérèse , Baritaux Jean-Charles , Bostan Emrah , Bourquard Aurélien , Chaudhury Kunal Narayan , Dehghani Tafti Pouya , Delgado Gonzalo Ricard , Donati Laurène , Fageot Julien René Pierre , Feilner Manuela , Guerquin-Kern Matthieu , Gupta Harshit , Horbelt Stefan , Jacob Mathews , Jonic Slavica , Kamilov Ulugbek , Khalidov Ildar , Kybic Jan , Liebling Michael Stefan Daniel , Luisier Florian , Munoz Barrutia Maria Arrate , Nilchian Masih , Pad Pedram , Püspöki Zsuzsanna , Ramani Sathish , Schmitter Daniel Andreas , Sühling Michael , Uhlmann Virginie Sophie , Vonesch Cédric René Jean ,

Cours

Sparse stochastic processes

Sparse stochastic processes are continuous-domain processes that admit a parsimonious representation in some matched wavelet-like basis. Such models are relevant for image compression, compressed sensing, and, more generally, for the derivation of statistical algorithms for solving ill-posed inverse problems.
This course is devoted to the study of the broad family of sparse processes that

Signaux et systèmes I (pour MT)

Présentation des concepts et des outils de base pour la caractérisation des signaux ainsi que pour l'analyse et la synthèse des systèmes linéaires (filtres ou canaux de transmission). Application de ces techniques au traitement du signal et aux télécommunications.

Signaux et systèmes I (pour SV)

Présentation des concepts et des outils de base pour l'analyse et la caractérisation des signaux, la conception de systèmes de traitement et la modélisation linéaire de systèmes pour les étudiants en sciences de la vie. Application de ces techniques au traitement et à la transmission de signaux.

Signaux et systèmes II (pour MT)

Ce cours aborde la théorie des systèmes linéaires discrets invariants par décalage (LID). Leurs propriétés et caractéristiques fondamentales y sont discutées, ainsi que les outils fondamentaux permettant de les étudier (transformée de Fourier et transformée en Z).

Signaux et systèmes II (pour SV)

Ce cours aborde la théorie des systèmes linéaires discrets invariants par décalage (LID). Leurs propriétés et caractéristiques fondamentales y sont discutées, ainsi que les outils fondamentaux permettant de les étudier (transformée de Fourier et transformée en Z).

Image processing I

Introduction aux techniques de base du traitement d'images. Initiation au développement en JAVA et à la mise en œuvre d'algorithmes de traitement d'images; application à des exemples concrets en vision industrielle et en imagerie biomédicale.

Image processing II

Compréhension et maîtrise des techniques avancées du traitement d'images; imagerie mathématique. Développement en JAVA et mise en œuvre d'algorithmes de traitement d'images; application à des exemples concrets en vision industrielle et en imagerie biomédicale.