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 , 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 , Guerquin-Kern Matthieu , Gupta Harshit , Kamilov Ulugbek , Khalidov Ildar , Luisier Florian , Nilchian Masih , Pad Pedram , Pham Thanh-An Michel , Püspöki Zsuzsanna , Ramani Sathish , Schmitter Daniel Andreas , 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 bases du traitement des images. Développement et prototypage d'algorithmes de traitement (Jupyter notebooks). Application à des exemples concrets en vision industrielle et biomédicales.

Image processing II

Traitement d'images avancé par modélisation mathématique. Développement de logiciels de traitement d'images et prototypage dans des cahiers Jupyter ; application à des exemples concrets en vision industrielle et imagerie biomédicale.