Об этом курсе
Недавно просмотрено: 52,985

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 18 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Image ProcessingData CompressionMatlab

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 18 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

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 видео ((всего 67 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Image and Video Signals 18мин
Electromagnetic Spectrum 24мин
5 материала для самостоятельного изучения
Welcome Class!10мин
Grading Policy10мин
Further Reading10мин
About Us10мин
Download the slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 116мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

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 видео ((всего 82 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Complex Exponential Signals 18мин
Linear Shift-Invariant Systems 15мин
2D Convolution 15мин
Filtering in the Spatial Domain 13мин
4 материала для самостоятельного изучения
MATLAB10мин
Use of MATLAB for Programming Assignments10мин
In This Module... 10мин
Download the slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 216мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

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 видео ((всего 92 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Sampling 22мин
Discrete Fourier Transform 16мин
Filtering in the Frequency Domain 13мин
Change of Sampling Rate 14мин
2 материала для самостоятельного изучения
In this Module...10мин
Download the slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 316мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 119 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Phase Correlation 9мин
Block Matching33мин
Spatio-Temporal Gradient Methods 23мин
Fundamentals of Color Image Processing31мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 418мин
Неделя
5
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 170 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Point-wise Intensity Transformations 30мин
Histogram Processing24мин
Linear Noise Smoothing 27мин
Non-linear Noise Smoothing 17мин
Sharpening 10мин
Homomorhpic Filtering 7мин
Pseudo Coloring 12мин
Video Enhancement 27мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 518мин
Неделя
6
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 168 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Image Restoration 15мин
Matrix-Vector Notation for Images 24мин
Inverse Filtering 13мин
Constrained Least Squares 25мин
Set-Theoretic Restoration Approaches 9мин
Iterative Restoration Algorithms 13мин
Iterative Least-Squares and Constrained Least-Squares 19мин
Spatially Adaptive Algorithms20мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 612мин
Неделя
7
2 ч. на завершение

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 видео ((всего 107 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Wiener v.s. Constrained Least-Squares Restoration Filter 14мин
Wiener Noise Smoothing Filter 15мин
Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation16мин
Bayesian Restoration Algorithms17мин
Other Restoration Applications18мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 714мин
Неделя
8
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 155 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Elements of Information Theory - Part I 17мин
Elements of Information Theory - Part II 17мин
Huffman Coding 22мин
Run-Length Coding and Fax 19мин
Arithmetic Coding 24мин
Dictionary Techniques 18мин
Predictive Coding 16мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 814мин
Неделя
9
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 146 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Vector Quantization 19мин
Differential Pulse-Code Modulation 19мин
Fractal Image Compression 18мин
Transform Coding 24мин
JPEG 17мин
Subband Image Compression 14мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 914мин
Неделя
10
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 135 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
On Video Compression Standards 18мин
H.261, H.263, MPEG-1 and MPEG-2 28мин
MPEG-4 19мин
H.264 32мин
H.265 16мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 1016мин
Неделя
11
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 110 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Methods Based on Intensity Similarity 18мин
Watersheds and K-Means Algorithms 23мин
Advanced Methods 18мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 1120мин
Неделя
12
3 ч. на завершение

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 видео ((всего 132 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Sparsity-Promoting Norms 30мин
Matching Pursuit 13мин
Smooth Reformulations 21мин
Applications 33мин
2 материала для самостоятельного изучения
In This Module...10мин
Download the Slides10мин
1 практическое упражнение
Homework 1216мин
4.6
Рецензии: 211Chevron Right

30%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

26%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: 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.

автор: 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 !!!

Преподаватели

Avatar

Aggelos K. Katsaggelos

Joseph Cummings Professor
Department of Electrical Engineering and Computer Science

О Северо-Западный университет

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. ...

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.