Michaël Unser

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

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

EPFL ENT-R CIBM-PC
BM 4136 (Bâtiment BM)
Station 17
CH-1015 Lausanne

Web site: Site web: https://www.cibm.ch/

vCard
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

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.