Parcimonie et analyse de données massives en astrophysique
J. BOBIN, J.-L. STARCK
ModellingSignal processing

Prè-requis

Notions de probabilités et statistiques niveau L3.

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.

Organisation des séances

24 heures de Cours et TP

Mode de validation

  • Evaluation des travaux pratiques
  • Projet avec présentation orale

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.

Plus d’information…

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
  • Applications de la séparation de sources en astrophysique
Les intervenants

Jean-Luc STARCK

(CEA)

Jérôme BOBIN

(CEA)

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