このコースについて
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約18時間で修了

英語

字幕:英語

習得するスキル

Image ProcessingData CompressionMatlab

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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

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件のビデオ (合計67分), 5 readings, 1 quiz
3件のビデオ
Image and Video Signals 18 分
Electromagnetic Spectrum 24 分
5件の学習用教材
Welcome Class!10 分
Grading Policy10 分
Further Reading10 分
About Us10 分
Download the slides10 分
1の練習問題
Homework 116 分
2
2時間で修了

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.

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5件のビデオ (合計82分), 4 readings, 1 quiz
5件のビデオ
Complex Exponential Signals 18 分
Linear Shift-Invariant Systems 15 分
2D Convolution 15 分
Filtering in the Spatial Domain 13 分
4件の学習用教材
MATLAB10 分
Use of MATLAB for Programming Assignments10 分
In This Module... 10 分
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1の練習問題
Homework 216 分
3
2時間で修了

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件のビデオ (合計92分), 2 readings, 1 quiz
5件のビデオ
Sampling 22 分
Discrete Fourier Transform 16 分
Filtering in the Frequency Domain 13 分
Change of Sampling Rate 14 分
2件の学習用教材
In this Module...10 分
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1の練習問題
Homework 316 分
4
3時間で修了

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件のビデオ (合計119分), 2 readings, 1 quiz
5件のビデオ
Phase Correlation 9 分
Block Matching33 分
Spatio-Temporal Gradient Methods 23 分
Fundamentals of Color Image Processing31 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 418 分
5
3時間で修了

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.

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9件のビデオ (合計170分), 2 readings, 1 quiz
9件のビデオ
Point-wise Intensity Transformations 30 分
Histogram Processing24 分
Linear Noise Smoothing 27 分
Non-linear Noise Smoothing 17 分
Sharpening 10 分
Homomorhpic Filtering 7 分
Pseudo Coloring 12 分
Video Enhancement 27 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 518 分
6
3時間で修了

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.

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9件のビデオ (合計168分), 2 readings, 1 quiz
9件のビデオ
Image Restoration 15 分
Matrix-Vector Notation for Images 24 分
Inverse Filtering 13 分
Constrained Least Squares 25 分
Set-Theoretic Restoration Approaches 9 分
Iterative Restoration Algorithms 13 分
Iterative Least-Squares and Constrained Least-Squares 19 分
Spatially Adaptive Algorithms20 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 612 分
7
2時間で修了

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件のビデオ (合計107分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Wiener v.s. Constrained Least-Squares Restoration Filter 14 分
Wiener Noise Smoothing Filter 15 分
Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation16 分
Bayesian Restoration Algorithms17 分
Other Restoration Applications18 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 714 分
8
3時間で修了

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.

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8件のビデオ (合計155分), 2 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Elements of Information Theory - Part I 17 分
Elements of Information Theory - Part II 17 分
Huffman Coding 22 分
Run-Length Coding and Fax 19 分
Arithmetic Coding 24 分
Dictionary Techniques 18 分
Predictive Coding 16 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 814 分
9
3時間で修了

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.

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7件のビデオ (合計146分), 2 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Vector Quantization 19 分
Differential Pulse-Code Modulation 19 分
Fractal Image Compression 18 分
Transform Coding 24 分
JPEG 17 分
Subband Image Compression 14 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 914 分
10
3時間で修了

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.

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6件のビデオ (合計135分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
On Video Compression Standards 18 分
H.261, H.263, MPEG-1 and MPEG-2 28 分
MPEG-4 19 分
H.264 32 分
H.265 16 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
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1の練習問題
Homework 1016 分
11
3時間で修了

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.

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4件のビデオ (合計110分), 2 readings, 1 quiz
4件のビデオ
Methods Based on Intensity Similarity 18 分
Watersheds and K-Means Algorithms 23 分
Advanced Methods 18 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
Download the Slides10 分
1の練習問題
Homework 1120 分
12
3時間で修了

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件のビデオ (合計132分), 2 readings, 1 quiz
5件のビデオ
Sparsity-Promoting Norms 30 分
Matching Pursuit 13 分
Smooth Reformulations 21 分
Applications 33 分
2件の学習用教材
In This Module...10 分
Download the Slides10 分
1の練習問題
Homework 1216 分
4.6
211件のレビューChevron Right

30%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

26%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった

Fundamentals of Digital Image and Video Processing からの人気レビュー

by 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.

by 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 !!!

講師

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Aggelos K. Katsaggelos

Joseph Cummings Professor
Department of Electrical Engineering and Computer Science

ノースウェスタン大学(Northwestern University)について

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. ...

よくある質問

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  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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