Convex and Non-Convex Impulse Noise Image Restoration Models and Algorithms-东北师范大学数学与统计学院

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Convex and Non-Convex Impulse Noise Image Restoration Models and Algorithms

时间：2024年10月14日 08:56 点击数：

报告人：唐玉超

报告地点：腾讯会议ID: 348167300

报告时间：2024年10月15日星期二09:00-10:00

邀请人：刘俊

报告摘要：

In this talk, we introduce our two recent works: (1) We propose a new two-phase method incorporating low rank, total variation, and box constraints for image deblurring with impulse noise. Numerical experiments show that low-precision solutions can be obtained quickly. However, achieving highly accurate solutions requires more iterations and computing time. (2) We present a PLADMM algorithm to solve a general nonconvex minimization problem, which is derived from image restoration with impulse noise. Numerical experiments verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.

主讲人简介：

唐玉超，男，广州大学数学与信息科学学院，教授。主要研究方向图像处理中的优化模型和算法及其应用。在研国家自然科学基金项目和省杰出青年科学基金项目各1项，主持完成国家自然科学基金地区项目和国家自然科学基金青年项目各1项。已在《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》、《Journal of Scientific Computing》，《Inverse Problems and Imaging》、《Set-Valued and Variational Analysis》和《中国科学数学》等国内外知名期刊发表SCI收录论文30余篇。中国数学会和中国工业与应用数学学会会员。美国数学评论员（112437）。2016年9月—2017年9月，受国家留学基金委资助在美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问研究一年。