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西电广研院前沿学术报告(十四)——基于深度学习的图像恢复

发布时间:2021-11-29 15:06:19来源:育人中心 点击:

报告人 王卫卫 时间 2021年11月27日 9:00-10:30
地点 B5-201 报告时间 2021-11-27 09:00:00

 

报告名称:基于深度学习的图像恢复

人:数学与统计学院-王卫卫 教授

报告时间:20211127 900-1030

报告地点:B5-201

 

报告人介绍:

王卫卫,西安电子科技大学教授、博士生导师。分别于199319982001年在西安电子科技大学应用数学系获得应用数学专业学士、硕士和博士学位。曾在澳大利亚悉尼大学、美国宾夕法尼亚大学、杜兰大学、新奥尔良大学、香港理工大学做访问研究。兼任陕西省计算数学学会副理事长(2014-2019)。主要研究方向:机器学习、图像处理的数学方法。主持完成国家自然科学基金面上项目2项。曾获陕西省科技奖1项。在科学出版社合作出版科研专著《图像处理的变分与偏微分方程方法》一部,在国内外重要学术期刊与会议上合作发表论文70余篇,SCI检索论文30余篇,发表期刊包括IEEE Trans. on Image ProcessingIEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Technology, SIAM J. on Multiscale Modeling and SimulationPattern RecognitionSignal Processing等。

 

报告简介:

深度卷积网络具有强大的图像特征学习能力,在图像恢复、图像分割、图像分类、目标检测等任务中得到了广泛应用。本报告介绍深度卷积网络在图像恢复中的应用及一个新模型。该模型首先将RED正则的图像恢复模型进行算子分裂,将其分解为数据拟合子问题与正则化子问题的迭代格式,对数据拟合子问题利用FFT给出一个闭式解,对正则化子问题给出一个简单的非精确闭式解,并在其中嵌入一个新设计的多尺度卷积网络去噪器,然后将整个迭代过程展成一个端到端神经网络模型。最后给出模型的收敛性分析和性能分析。


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