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Curso sobre Representaciones escasas en el procesamiento de imágenes: de la teoría a la práctica

Visión general del curso sobre Representaciones escasas en el procesamiento de imágenes: de la teoría a la práctica

Este curso es un seguimiento del primer curso introductorio de representaciones dispersas. Mientras que el primer curso pone énfasis en la teoría y los algoritmos en este campo, este curso muestra cómo se aplican a las necesidades reales de procesamiento de señales e imágenes.

Los modelos desempeñan un papel central en prácticamente todas las tareas del procesamiento de señales e imágenes.

La teoría de la representación dispersa propone un modelo emergente, altamente efectivo y universal. Su idea central es la descripción de los datos como una combinación lineal de unos pocos bloques de construcción (átomos) tomados de un diccionario predefinido de tales elementos fundamentales.

En este curso, aprenderá a utilizar representaciones dispersas en una serie de tareas de procesamiento de imágenes.

Cubriremos aplicaciones como:

  • Eliminación de ruido
  • Desborde
  • Pintura
  • Separación de imágenes
  • Compresión
  • Super-resolución y más.
  • Una característica clave en la migración del modelo teórico a su despliegue práctico es la adaptación del diccionario a la señal. Se presentará este tema, conocido como «aprendizaje de diccionario», junto con las formas de utilizar los diccionarios entrenados en las aplicaciones antes mencionadas.

Lo que aprenderás en este curso

  • La importancia de los modelos en el procesamiento de datos y la universalidad del modelado de representación dispersa.
  • Algoritmos de aprendizaje de diccionarios y su papel en las aplicaciones.
  • Cómo implementar representaciones dispersas para tareas de procesamiento de imágenes y señales.

Plan de estudio del curso

Este programa se compone de dos partes separadas:

Parte 1:

  • Representaciones dispersas en el procesamiento de señales e imágenes: Fundamentos.

Parte 2:

  • Representaciones escasas en el procesamiento de imágenes: de la teoría a la práctica.

Si bien recomendamos tomar ambos cursos, cada uno de ellos se puede tomar independientemente del otro.

La duración de cada curso es de cinco semanas, y cada parte incluye:

  1. (i) preguntas y discusiones de verificación de conocimientos
  2. (ii) series de cuestionarios
  3. (iii) proyectos de programación de Matlab.

Cada curso se calificará por separado, utilizando las calificaciones promedio de las preguntas / discusiones [K] cuestionarios [Q] y proyectos [P], por Calificación final = 0.1K + 0.5Q + 0.4P.

A continuación se incluyen más detalles de los temas que cubriremos en el segundo curso:

  • Descripción general del campo y este curso.
  • Antecedentes teóricos y algorítmicos dispersos.
  • Introducción a las imágenes a priori y su evolución en el procesamiento de imágenes.
  • Vista en profundidad del modelo de Sparseland que incluye una perspectiva geométrica y procesamiento de las señales de Sparseland.
  • Desborde de imagen y algoritmo de umbral de contracción iterativo (ISTA).
  • Sparesland desde el punto de vista de la estimación, incluido un curso intensivo de teoría de la estimación.
  • La búsqueda de un diccionario: elegir versus aprender un diccionario, incluidos los algoritmos básicos de aprendizaje de diccionarios: MOD y KSVD.
  • Desafíos en el aprendizaje de diccionarios y métodos avanzados, incluidos los diccionarios de firma, unitarios y de doble dispersión.
  • El problema de eliminación de ruido de imágenes y las formas de resolverlo, incluidos los métodos de Sparseland globales y basados en parches.
  • Curso intensivo sobre estimador SURE para ajuste de parámetros.
  • Las tareas de separación de imágenes y pintura, incluido el análisis de componentes morfológicos (MCA) y el tratamiento global versus el basado en parches.
  • El problema de la superresolución de una sola imagen y las formas de resolverlo con Sparseland.
  • Resumen del curso y direcciones futuras de investigación del campo.

Representaciones escasas en el procesamiento de imágenes: de la teoría a la práctica

  • Representaciones escasas en el procesamiento de imágenes: de la teoría a la práctica
  • Institución: IsraelX
    Technion
  • Costo: Gratis
  • Certificado: Incluye
  • Modalidad: Online
  • Inicio: Ver Fechas
  • Duración: 5 semanas
  • Dedicación: 5-6 horas por semana
  • Idioma: Inglés
  • Subtítulos: Inglés
  • Ir al curso

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