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學術報告
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20201029 段玉萍 Minimizing Curvatures for Image Processing

發布時間:2020-10-28 09:58    瀏覽次數:    來源:

【最優化系列報告】
報告題目:Minimizing Curvatures for Image Processing
報告人:段玉萍教授(天津大學)
時間:2020年10月29日(周四)上午8:30-9:30
地點:數學院203報告廳
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.
簡介:段玉萍教授長期從事計算數學和圖像處理的模型和算法研究。2012年獲得新加坡南洋理工大學計算數學博士學位,2012年至2015年在新加坡科技研究局資訊通信研究院工作,任職二級研究科學家,2015年加入天津大學應用數學中心,入選第十二批國家青年千人項目。目前,已在國內外主流期刊IEEE Trans. Image Processing, Journal of Mathematical Imaging and Vision等和國際會議CVPR、MICCAI等發表多篇論文,主持國家自然科學基金和天津市重大研究專項等多個科研項目。

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