Prof. Diego Valsesia

Politecnico di Torino · Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Diego Valsesia

Sayood – Introduction to data compression, 3rd edition – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Neural networks and deep learning – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Manolakis – Statistical and Adaptive Signal Processing – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Cohen – Time-frequency analysis – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Gelb – Applied Optimal Estimation – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)
Steven – Fundamentals of Statistical signal processing – Signal, Image And Video Processing And Learning (Communications Engineering, 1º anno · 1º semestre · 12 CFU)

Materie del prof. Diego Valsesia

Signal, Image And Video Processing And Learning Canale unico

Corso di laurea: Communications Engineering · Laurea magistrale (LM-27) · 1º anno · 1º semestre · 12 CFU

Politecnico di Torino · Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni · 12 CFU · apri nel catalogo · Communications Engineering · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 7 testi · da studiare tutti

Regarding compression techniques, the reference book is

Sayood – Introduction to data compression, 3rd edition Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Neural networks and deep learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Manolakis – Statistical and Adaptive Signal Processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Cohen – Time-frequency analysis Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Gelb – Applied Optimal Estimation Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Steven – Fundamentals of Statistical signal processing Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Signal, image and video processing and learning (Image and video processing and learning) Fundamentals of information theory and compression, data compression techniques (1.2 CFU). This includes: • Basics of information theory for lossless/lossy compression • Data compression techniques such as Huffman coding, arithmetic coding, dictionary coding and run-length coding Transform coding and prediction; the JPEG…

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Advanced Machine Learning For Imaging And Vision Canale unico

Corso di laurea: ICT Engineering for Smart Societies · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · annuale · 6 CFU

Politecnico di Torino · Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

All topics will be covered by the course slides. Extra reading material will consist in research papers highlighted in course content.

Argomenti del programma: - Review of neural networks (1h) - Graph signal processing and graph neural networks (6h) - Applications to sensor networks, IoT, image analysis - Transformers and transformer-based architectures for image, video, time series processing (9h) - Neural networks for computational imaging (9h) - Inverse problems in image processing (denoising, super-resolution, ...) - Generative models for image and video synthesis…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Diego Valsesia per Signal, Image And Video Processing And Learning?

Sayood – Introduction to data compression, 3rd edition; Neural networks and deep learning; Manolakis – Statistical and Adaptive Signal Processing; Cohen – Time-frequency analysis; Gelb – Applied Optimal Estimation; Steven – Fundamentals of Statistical signal processing; Steven – Fundamentals of Statistical signal processing