Michaël Unser

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Données administratives

Domaines de compétences

Image Processing Medical Imaging Biological Imaging Wavelets Splines Multiresolution

Enseignement & Phd

Enseignement

Microengineering

Mathematics

Doctorants

Bohra Pakshal Narendra, Ducotterd Stanislas, Goujon Alexis Marie Frederic, Guillemet Vincent Patrick Lawrence, Liu Yan, Pourya Mehrsa,

A dirigé les thèses EPFL de

Aguet François , Arigovindan Muthuvel , Aziznejad Shayan , Badoual Anaïs Laure Marie-Thérèse , Baritaux Jean-Charles , Bostan Emrah , Bourquard Aurélien , Chaudhury Kunal Narayan , Debarre Thomas Jean , 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 , Pham Thanh-An Michel , 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

Fundamentals of Image Analysis

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.

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.