详细内容 当前位置:首页 > 科学研究 > 学术交流
【明理讲坛】理学院数学系学术报告
发布时间:2020-07-28【告诉好友】 【关闭窗口】

  时间:2020/7/31 08:30-14:30

  腾讯会议ID446 733 980

  会议主题:数学系学术报告   

  点击链接入会,或添加至会议列表:

  https://meeting.tencent.com/s/Ec0WfXfVlxQI

  ().报告人:庞志峰 教授    河南大学数学与统计学院

  题目:Image restoration and decomposition via the adaptive direction TV-based regularization

  摘要:Image restoration problem still remains an active research field in the image processing. In the proposed model, how to describe the local structure of image is very important to improve the restoration quality. This paper proposes an image restoration model based on the adaptive weighted TVp regularization, where the regularization term can efficiently depict local structures by coupling the rotation matrix and the weighted matrix into the TVp-quasinorm. The adaptive angle used in the rotation matrix via the orientation field estimation mainly depends on the average phase angle of pixels within a suitable window, so this approach is more reasonable to express the local structure information. In addition, since the proposed model is nonsmooth and non-Lipschitz, we employ the alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve it based on the half-quadratic scheme for solving the related ℓ2 − ℓp subproblem. We prove the convergence of the half-quadratic scheme under the framework of the alternating direction method (ADM) with a gradually decreasing smooth parameter. Furthermore, we also discuss the convergence of the ADMM. Some numerical comparisons with the classic TV-based models illustrate the good performance of our proposed model for the image restoration problem. As an extension, we also use above the proposed model to deal with the image decomposition problem.

  报告人简介河南大学数学与统计学院教授, 硕士生导师, 新加坡南洋理工与香港城市大学博士后, 英国利物浦大学访问学者。目前任河南省数字图形图像学会常务理事和秘书长, 同时任中国生物医学工程学会医学人工智能专委会青年委员会委员和中国工业与应用数学学会数学与医学交叉委员会委员。主要研究图像处理中的数学理论与数值算法。曾主持国家自然科学基金1参与国家自然科学基金2, 国家重点基础研究发展计划(973项目)1项。现发表相关学术论文35(其中SCI收录32), 授权专利1项。

  (). 报告人:金其余 教授     内蒙古大学

  题目:非局部去噪算法分析与研究

  摘要:目前最先进的传统去噪算法都在非局部均值框架之上建立起来的。本报告先从理论角度先分析非局部均值,分析结果表明非局部均值算法真正起作用的并不是非局部,而是块匹配。在此基础上,调整参数显著提高了非局部均值算法的性能。接着通过高斯混合模型,结合局部块匹配和全局块匹配提出了一个新的低秩去噪算法。该算法性能优越,去噪效果超越一些先进的深度学习算法。此外,本报告对去噪算法在数码相机彩色图像成像应用做了分析。我们一反现有流行的方式,认为先去马赛克后去噪这个策略更好,经过调整参数后有效的抑制了棋盘效应,显著提高了去噪去马赛克的性能。

  报告人简介金其余,内蒙古大学教授。法国南布列塔尼大学应用数学博士,巴黎六大、上海交通大学博士后,巴黎-萨克雷高等师范学校访问学者,2015年由内蒙古大学数学科学学院高层次引进。长期与国内外多所大学保持合作,包括法国巴黎-萨克雷高等师范学校、巴黎六大、Centre Inria Rennes等。研究领域包括: 图像处理、计算机视觉与最优化。相应成果发表于SIAM Journal on Imaging SciencesCell子刊StructureJournal of scientific computing等期刊。主持国家自然科学基金、内蒙古自然科学基金等项目多项。

      
      
【关闭窗口】