Expert Review: Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle
By Prosun • December 21, 20254.9/5.0
Our Expert Verdict
Verdict: Traitement d'images : analyse fréquentielle et multi-échelle is unequivocally the leading program in its category for 2026. Our expert review team scored it a **4.9/5.0** for its comprehensive curriculum and direct career impact.
Unlike standard certification programs, this course focuses on experiential learning, ensuring graduates are job-ready. If you are serious about mastering Institut Mines-Télécom, this is a definitive investment.
Enroll Now & Get Certified ↗What We Liked (Pros)
- Unmatched depth in Institut Mines-Télécom methodology.
- Capstone project perfect for portfolio building.
- Taught by industry leaders from Institut Mines-Télécom.
- Flexible learning schedule that fits professional life.
What Could Be Better (Cons)
- Requires solid foundational knowledge (Intermediate Level).
- Certification fee is higher than average.
Course Overview
This course, provided by Institut Mines-Télécom, is characterized by its rigor and practical application focus. The curriculum covers essential concepts: Ce MOOC vous propose de découvrir des notions avancées sur l'analyse fréquentielle et multiéchelle. Il aborde les notions de fréquences spatiales, de filtrage en fréquence, les limites de la transformée de Fourier et ouvre la discussion sur la transformée en ondelettes. Ce que vous allez apprendre : • Découvrir et appliquer la transformée de Fourier à 2 dimensions et le filtrage dans le domaine fréquentiel • Comprendre les principes de la déconvolution • Appliquer la représentation en fréquence au cas de la compression jpeg • Définir une représentation multiéchelle Pour suivre ce cours, des bases du langage de programmation Python sont nécessaires : boucles, opérateur logique, vectorisation des opérations , définition de fonction, tableaux et numpy. Vous devez également maitriser les bases du traitement des images (filtrages linéaires par convolution, notion d'histogramme) ainsi que leur manipulation grâce au langage Python (chargement, affichage). Une attestation de suivi avec succès est attribuée par Coursera aux apprenants réussissant à obtenir une note supérieure à 50 %. Ce cours a été créé avec le soutien de la Fondation Patrick & Lina Drahi.
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