Ce cours est constitué de deux parties.

Il propose tout d'abord une partie méthodologique se concentrant sur deux outils centraux en restauration et édition d'images : les méthodes par patchs et les réseaux de neurones génératifs. Les méthodes par patchs reposent sur le postulat que les voisinages locaux des images numériques (les patchs) présentent des propriétés d'auto-similarité qu'il est possible d'exploiter pour améliorer la qualité des images. Les réseaux génératifs (auto-encodeurs, réseaux adversaires génératifs) permettent l'amélioration ou la synthèse d'images, à partir d'entraînements sur de grandes bases de données. 

Dans une deuxième partie, le cours présente plusieurs applications issues du domaine de la photographie computationnelle, qui consiste à dépasser les limitations des appareils imageurs par des moyens algorithmiques. Les deux approches méthodologiques vues initialement seront mises en oeuvre dans ce cadre.

Les applications suivantes seront détaillées :
- Imagerie à haute gamme dynamique (HDR, High Dynamic Range)
- Déconvolution d'images
- Inpainting