Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Couvre des sujets avancés dans le filigrane, y compris la résistance à la mise à l'échelle et aux rotations, le filigrane auto-référencé et les types d'attaques.
Couvre l'analyse spectrale, les essais de stationnarité, les défis des séries chronologiques non stationnaires et les outils d'analyse avec des données manquantes.
Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
Explore les pyramides d'images, l'analyse multirésolution, la transformée en ondelettes, les bancs de filtres et les filtres d'ondelettes orthogonales.
Introduit les bases du traitement d'image, des opérateurs de point et d'espace, du traitement d'histogramme et des opérations de domaine de transformation.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
