报告人：潘金山
报告地点：数学与统计学院二楼会议室
报告时间：2019年05月30日星期四10:00-10:40
邀请人：
报告摘要：
图像复原的目的是从给定的退化图像中估计出高质量的图像，在大多数情况下，退化图像与其所对应的高质量的图像之间存在一些共有的特征。这些共有的特征为计算高质量的图像提供了有利的先验。针对这一性质，我们假定高质量的图像存在于由退化图像张成的空间中。针对该假设，我们首先从联合滤波的问题出发，提出了非均匀线性表示模型的联合滤波算法，并基于此算法，将其扩展到图像去模糊、图像去噪等其他相关图像复原与增强问题中。
主讲人简介：
潘金山，南京理工大学计算机学院教授，博士生导师。2017年毕业于大连理工大学数学科学院计算数学专业，获理学博士学位。曾于2015年访问美国哈佛大学，2014-2016年访问美国加州大学Merced分校。主要从事图像去模糊、图像复原等相关底层视觉问题的研究。在CVPR, ICCV, ECCV等国际A类会议以及IEEE TPAMI, IJCV等顶级国际期刊上发表论文40余篇。获得了中国人工智能学会优秀博士学位论文奖以及辽宁省优秀博士学位论文奖。
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