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20201029 段玉萍 Minimizing Curvatures for Image Processing

发布时间:2020-10-28 09:58    浏览次数:    来源:

【最优化系列报告】
报告题目:Minimizing Curvatures for Image Processing
报告人:段玉萍教授(天津大学)
时间:2020年10月29日(周四)上午8:30-9:30
地点:数学院203报告厅
摘要:The curvature regularities are well-known for providing strong priors in the continuity of edges, which have been applied to a wide range of applications in image processing and computer vision. However, these models are usually non-convex, non-smooth, and highly nonlinear, the first-order optimality condition of which are high-order partial differential equations. Thus, numerical computation is extremely challenging. We study different curvature-based regularization methods for image processing tasks, and develop efficient algorithms based on the alternating direction method of multipliers. Numerical experiments on various image reconstruction problems are considered including MR reconstruction, image restoration, inpainting and segmentation.
简介:段玉萍教授长期从事计算数学和图像处理的模型和算法研究。2012年获得新加坡南洋理工大学计算数学博士学位,2012年至2015年在新加坡科技研究局资讯通信研究院工作,任职二级研究科学家,2015年加入天津大学应用数学中心。目前,已在国内外主流期刊IEEE Trans. Image Processing, Journal of Mathematical Imaging and Vision等和国际会议CVPR、MICCAI等发表多篇论文,主持国家自然科学基金和天津市重大研究专项等多个科研项目。

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