À propos de ce cours
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Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Image ProcessingData CompressionMatlab

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Introduction to Image and Video Processing

In this module we look at images and videos as 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) signals, and discuss their analog/digital dichotomy. We will also see how the characteristics of an image changes depending on its placement over the electromagnetic spectrum, and how this knowledge can be leveraged in several applications. ...
3 vidéos (Total 67 min), 5 lectures, 1 quiz
3 vidéos
Image and Video Signals 18 min
Electromagnetic Spectrum 24 min
5 lectures
Welcome Class!10 min
Grading Policy10 min
Further Reading10 min
About Us10 min
Download the slides10 min
1 exercice pour s'entraîner
Homework 116 min
Semaine
2
2 heures pour terminer

Signals and Systems

In this module we introduce the fundamentals of 2D signals and systems. Topics include complex exponential signals, linear space-invariant systems, 2D convolution, and filtering in the spatial domain. ...
5 vidéos (Total 82 min), 4 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Complex Exponential Signals 18 min
Linear Shift-Invariant Systems 15 min
2D Convolution 15 min
Filtering in the Spatial Domain 13 min
4 lectures
MATLAB10 min
Use of MATLAB for Programming Assignments10 min
In This Module... 10 min
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 216 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Fourier Transform and Sampling

In this module we look at 2D signals in the frequency domain. Topics include: 2D Fourier transform, sampling, discrete Fourier transform, and filtering in the frequency domain....
5 vidéos (Total 92 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Sampling 22 min
Discrete Fourier Transform 16 min
Filtering in the Frequency Domain 13 min
Change of Sampling Rate 14 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 316 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

Motion Estimation

In this module we cover two important topics, motion estimation and color representation and processing. Topics include: applications of motion estimation, phase correlation, block matching, spatio-temporal gradient methods, and fundamentals of color image processing...
5 vidéos (Total 119 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Phase Correlation 9 min
Block Matching33 min
Spatio-Temporal Gradient Methods 23 min
Fundamentals of Color Image Processing31 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 418 min
Semaine
5
3 heures pour terminer

Image Enhancement

In this module we cover the important topic of image and video enhancement, i.e., the problem of improving the appearance or usefulness of an image or video. Topics include: point-wise intensity transformation, histogram processing, linear and non-linear noise smoothing, sharpening, homomorphic filtering, pseudo-coloring, and video enhancement....
9 vidéos (Total 170 min), 2 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Point-wise Intensity Transformations 30 min
Histogram Processing24 min
Linear Noise Smoothing 27 min
Non-linear Noise Smoothing 17 min
Sharpening 10 min
Homomorhpic Filtering 7 min
Pseudo Coloring 12 min
Video Enhancement 27 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 518 min
Semaine
6
3 heures pour terminer

Image Recovery: Part 1

In this module we study the problem of image and video recovery. Topics include: introduction to image and video recovery, image restoration, matrix-vector notation for images, inverse filtering, constrained least squares (CLS), set-theoretic restoration approaches, iterative restoration algorithms, and spatially adaptive algorithms. ...
9 vidéos (Total 168 min), 2 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Image Restoration 15 min
Matrix-Vector Notation for Images 24 min
Inverse Filtering 13 min
Constrained Least Squares 25 min
Set-Theoretic Restoration Approaches 9 min
Iterative Restoration Algorithms 13 min
Iterative Least-Squares and Constrained Least-Squares 19 min
Spatially Adaptive Algorithms20 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 612 min
Semaine
7
2 heures pour terminer

Image Recovery : Part 2

In this module we look at the problem of image and video recovery from a stochastic perspective. Topics include: Wiener restoration filter, Wiener noise smoothing filter, maximum likelihood and maximum a posteriori estimation, and Bayesian restoration algorithms. ...
6 vidéos (Total 107 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Wiener v.s. Constrained Least-Squares Restoration Filter 14 min
Wiener Noise Smoothing Filter 15 min
Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation16 min
Bayesian Restoration Algorithms17 min
Other Restoration Applications18 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 714 min
Semaine
8
3 heures pour terminer

Lossless Compression

In this module we introduce the problem of image and video compression with a focus on lossless compression. Topics include: elements of information theory, Huffman coding, run-length coding and fax, arithmetic coding, dictionary techniques, and predictive coding. ...
8 vidéos (Total 155 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Elements of Information Theory - Part I 17 min
Elements of Information Theory - Part II 17 min
Huffman Coding 22 min
Run-Length Coding and Fax 19 min
Arithmetic Coding 24 min
Dictionary Techniques 18 min
Predictive Coding 16 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 814 min
Semaine
9
3 heures pour terminer

Image Compression

In this module we cover fundamental approaches towards lossy image compression. Topics include: scalar and vector quantization, differential pulse-code modulation, fractal image compression, transform coding, JPEG, and subband image compression. ...
7 vidéos (Total 146 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Vector Quantization 19 min
Differential Pulse-Code Modulation 19 min
Fractal Image Compression 18 min
Transform Coding 24 min
JPEG 17 min
Subband Image Compression 14 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 914 min
Semaine
10
3 heures pour terminer

Video Compression

In this module we discus video compression with an emphasis on motion-compensated hybrid video encoding and video compression standards including H.261, H.263, H.264, H.265, MPEG-1, MPEG-2, and MPEG-4....
6 vidéos (Total 135 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
On Video Compression Standards 18 min
H.261, H.263, MPEG-1 and MPEG-2 28 min
MPEG-4 19 min
H.264 32 min
H.265 16 min
2 lectures
In This Module...10 min
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 1016 min
Semaine
11
3 heures pour terminer

Image and Video Segmentation

In this module we introduce the problem of image and video segmentation, and discuss various approaches for performing segmentation including methods based on intensity discontinuity and intensity similarity, watersheds and K-means algorithms, and other advanced methods. ...
4 vidéos (Total 110 min), 2 lectures, 1 quiz
4 vidéos
Methods Based on Intensity Similarity 18 min
Watersheds and K-Means Algorithms 23 min
Advanced Methods 18 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 1120 min
Semaine
12
3 heures pour terminer

Sparsity

In this module we introduce the notion of sparsity and discuss how this concept is being applied in image and video processing. Topics include: sparsity-promoting norms, matching pursuit algorithm, smooth reformulations, and an overview of the applications. ...
5 vidéos (Total 132 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Sparsity-Promoting Norms 30 min
Matching Pursuit 13 min
Smooth Reformulations 21 min
Applications 33 min
2 lectures
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1 exercice pour s'entraîner
Homework 1216 min
4.6
211 avisChevron Right

30%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

26%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

12%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par VTMar 21st 2019

AMAZING COURSE.\n\nTAKES YOU THROUGH EVERY TOPIC IN IMAGE PROCESSING.\n\nTHIS COURSE GREATLY HELPED ME WITH UNIVERSITY STUDIES AS WELL,\n\nTHANK YOU NORTHWESTERN UNIVERSITY AND PROFESSOR AGGELOS K.

par HSOct 7th 2018

This course is much simpler and easier to understand for those who wanna get and set their goals towards the image engineering field. Really enjoy much doing this course. THank you everyone !!!

Enseignant

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Aggelos K. Katsaggelos

Joseph Cummings Professor
Department of Electrical Engineering and Computer Science

À propos de Université Northwestern

Northwestern University is a private research and teaching university with campuses in Evanston and Chicago, Illinois, and Doha, Qatar. Northwestern combines innovative teaching and pioneering research in a highly collaborative environment that transcends traditional academic boundaries. ...

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