Dans ce module, nous introduisons les principes fondamentaux des signaux et des systèmes 2D. Les sujets abordés incluent les signaux exponentiels complexes, les systèmes linéaires invariants dans l'espace, la convolution 2D et le filtrage dans le domaine spatial.

Dans ce module, nous étudions les signaux 2D dans le domaine des fréquences. Les sujets abordés sont les suivants : transformée de Fourier 2D, échantillonnage, transformée de Fourier discrète et filtrage dans le domaine des fréquences.

Dans ce module, nous abordons deux sujets importants : l'estimation du mouvement et la représentation et le traitement des couleurs. Les sujets comprennent : les applications de l'estimation de mouvement, la corrélation de phase, la correspondance de blocs, les méthodes de gradient spatio-temporel, et les principes fondamentaux du traitement des images couleur

Dans ce module, nous abordons le sujet important de l'amélioration des images et des vidéos, c'est-à-dire le problème de l'amélioration de l'apparence ou de l'utilité d'une image ou d'une vidéo. Les sujets abordés comprennent : la transformation ponctuelle de l'intensité, le traitement des histogrammes, le lissage linéaire et non linéaire du bruit, l'amélioration de la netteté, le filtrage homomorphique, la pseudocoloration et l'amélioration de la vidéo.

Dans ce module, nous étudions le problème de la récupération d'images et de vidéos. Les sujets abordés sont les suivants : introduction à la récupération d'images et de vidéos, restauration d'images, notation matrice-vecteur pour les images, filtrage inverse, moindres carrés contraints (CLS), approches de restauration fondées sur la théorie des ensembles, algorithmes de restauration itératifs et algorithmes adaptatifs dans l'espace.

Dans ce module, nous examinons le problème de la récupération d'images et de vidéos d'un point de vue stochastique. Les sujets abordés sont les suivants : Filtre de restauration de Wiener, filtre de lissage du bruit de Wiener, estimation du maximum de vraisemblance et du maximum a posteriori, et algorithmes de restauration bayésiens.

Dans ce module, nous introduisons le problème de la compression d'images et de vidéos en mettant l'accent sur la compression sans perte. Les sujets abordés sont les suivants : éléments de la théorie de l'information, codage de Huffman, codage de longueur d'exécution et fax, codage arithmétique, techniques de dictionnaire et codage prédictif.

Dans ce module, nous couvrons les approches fondamentales de la compression d'images avec perte. Les sujets abordés comprennent : la quantification scalaire et vectorielle, la modulation différentielle par code d'impulsion, la compression d'images fractales, le codage par transformée, le JPEG et la compression d'images en sous-bandes.

Dans ce module, nous abordons la compression vidéo en mettant l'accent sur l'encodage vidéo hybride avec compensation de mouvement et sur les normes de compression vidéo, notamment H.261, H.263, H.264, H.265, MPEG-1, MPEG-2 et MPEG-4.

Dans ce module, nous présentons le problème de la segmentation d'images et de vidéos, et nous discutons de différentes approches pour effectuer la segmentation, y compris les méthodes basées sur la discontinuité et la similarité de l'intensité, les bassins versants et les algorithmes K-means, ainsi que d'autres méthodes avancées.

Dans ce module, nous introduisons la notion d'espacement et discutons de la manière dont ce concept est appliqué dans le traitement des images et des vidéos. Les sujets abordés comprennent : les normes favorisant la sparsité, l'algorithme de poursuite de l'appariement, les reformulations lisses, et un aperçu des applications.