Über diesen Kurs
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Ca. 18 Stunden zum Abschließen

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Image ProcessingData CompressionMatlab

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 67 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
3 Videos
Image and Video Signals 18m
Electromagnetic Spectrum 24m
5 Lektüren
Welcome Class!10m
Grading Policy10m
Further Reading10m
About Us10m
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1 praktische Übung
Homework 116m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 82 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Complex Exponential Signals 18m
Linear Shift-Invariant Systems 15m
2D Convolution 15m
Filtering in the Spatial Domain 13m
4 Lektüren
MATLAB10m
Use of MATLAB for Programming Assignments10m
In This Module... 10m
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1 praktische Übung
Homework 216m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 92 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Sampling 22m
Discrete Fourier Transform 16m
Filtering in the Frequency Domain 13m
Change of Sampling Rate 14m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 316m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 119 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Phase Correlation 9m
Block Matching33m
Spatio-Temporal Gradient Methods 23m
Fundamentals of Color Image Processing31m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 418m
Woche
5
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 170 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Point-wise Intensity Transformations 30m
Histogram Processing24m
Linear Noise Smoothing 27m
Non-linear Noise Smoothing 17m
Sharpening 10m
Homomorhpic Filtering 7m
Pseudo Coloring 12m
Video Enhancement 27m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 518m
Woche
6
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 168 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Image Restoration 15m
Matrix-Vector Notation for Images 24m
Inverse Filtering 13m
Constrained Least Squares 25m
Set-Theoretic Restoration Approaches 9m
Iterative Restoration Algorithms 13m
Iterative Least-Squares and Constrained Least-Squares 19m
Spatially Adaptive Algorithms20m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 612m
Woche
7
2 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 107 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Wiener v.s. Constrained Least-Squares Restoration Filter 14m
Wiener Noise Smoothing Filter 15m
Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation16m
Bayesian Restoration Algorithms17m
Other Restoration Applications18m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 714m
Woche
8
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 155 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Elements of Information Theory - Part I 17m
Elements of Information Theory - Part II 17m
Huffman Coding 22m
Run-Length Coding and Fax 19m
Arithmetic Coding 24m
Dictionary Techniques 18m
Predictive Coding 16m
2 Lektüren
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1 praktische Übung
Homework 814m
Woche
9
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 146 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Vector Quantization 19m
Differential Pulse-Code Modulation 19m
Fractal Image Compression 18m
Transform Coding 24m
JPEG 17m
Subband Image Compression 14m
2 Lektüren
In This Module...10m
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1 praktische Übung
Homework 914m
Woche
10
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 135 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
On Video Compression Standards 18m
H.261, H.263, MPEG-1 and MPEG-2 28m
MPEG-4 19m
H.264 32m
H.265 16m
2 Lektüren
In This Module...10m
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1 praktische Übung
Homework 1016m
Woche
11
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 110 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Methods Based on Intensity Similarity 18m
Watersheds and K-Means Algorithms 23m
Advanced Methods 18m
2 Lektüren
In This Module...10m
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1 praktische Übung
Homework 1120m
Woche
12
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 132 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Sparsity-Promoting Norms 30m
Matching Pursuit 13m
Smooth Reformulations 21m
Applications 33m
2 Lektüren
In This Module...10m
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1 praktische Übung
Homework 1216m
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Top-Bewertungen

von 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.

von 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 !!!

Dozent

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Aggelos K. Katsaggelos

Joseph Cummings Professor
Department of Electrical Engineering and Computer Science

Über Northwestern University

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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