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Parcimonie et analyse de données massives en astrophysique
Intervenants : Jean-Luc STARCK et Jérôme BOBIN (CEA)
Objectif du cours :
Ce cours a pour objectif de présenter les méthodes d'analyse d'images les plus récentes fondées sur les concepts de représentations parcimonieuses et leurs applications en astrophysique.
Thèmes abordés :
- Analyse multi-échelle et ondelettes
- Problèmes inverses et leurs solutions en astrophysique
- Représentations parcimonieuses des images : algorithmes
et applications - Compressed sensing en astrophysique
- Séparation aveugle de sources : introduction
et méthodes avancées - Factorisation de matrices et application à la séparation de composantes non-supervisée
Organisation des séances :
24 heures de Cours et TP. Les étudiants sont invités à venir avec un laptop.
Mode de validation :
- Evaluation des travaux pratiques
- Projet avec rapport écrit
Références :
- J.-L. Starck, F. Murtagh & J. Fadili. Sparse Image and Signal Processing: Wavelets, Curvelets and Morphological Diversity. Cambridge University Press. 2010.
- P. Comon, C. Jutten, Handbook of Blind Source Separation, Academic Press, 2010.