报告题目：变分正则化图像复原
主讲人：唐利明教授
单位：湖北民族大学
时间：6月1日9:00-11:00
腾讯ID：645-971-417
摘要：图像复原就是利用图像退化的背景知识，建立图像退化的数学模型，然后沿着图像退化的逆过程对退化图像进行处理，恢复和重建原始理想图像，这本质上属于反问题(inverse problem)的研究范畴。反问题的一个显著特点就是它通常情况下是不适定的或者说是病态的(ill-posed)。不适定性是图像处理反问题研究的瓶颈，解决不适定性的有效途径是引入图像的先验信息。近年来，变分正则化已成为解决反问题不适定性的主流方法。本报告介绍两个变分正则化模型，一个是基于重叠群稀疏的混合正则化模型，一个是基于弱空间图像分解的图像复原模型。采用ADMM算法对模型进行求解，实验效果验证了模型的有效性。
简介：唐利明，博士，湖北民族大学数学与统计学院教授，硕士生导师。主要从事基于变分PDE的图像处理、机器学习、模式识别等领域的研究工作。主持国家自然科学基金项目2项，湖北省自然科学基金项目1项。发表相关学术论文50余篇，出版专著1本，授权发明专利2项。
