11月30日 潘金山🚠:物理成像模型驱动的图像复原深度学习方法

时间:2019-11-22浏览:724设置


讲座题目👸:物理成像模型驱动的图像复原深度学习方法

主讲人💿:潘金山  教授

开始时间:2019-11-30   09:35:00

讲座地址:中北校区办公楼小礼堂

主办单位:计算机科学与技术学院

 

报告人简介:

       潘金山教授,国家优秀青年科学基金获得者👩🏻‍💼,南京理工大学计算机科学与工程学院博士生导师📬。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。曾获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💌。在计算机视觉领域的顶级国际期刊和国际学术会议上发表论文40余篇🔬,其中CCF推荐A类论文26篇🤷,第一作者论文20 (包括3IEEE TPAMI),谷歌学术引用2100余次♻⏭。根据Microsoft   Academic统计的近5年最具影响力的全球学者排位🤍,位列图像去模糊领域第2位。


报告内容:

       现有的基于深度神经网络的图像复原算法大多依赖模型的容量,网络结构设计上没有有效利用图像退化过程的性质🪤。针对这一问题,我们首先介绍图像退化的物理成像模型以及传统的基于物理成像模型的相关复原算法,并以此为基础讨论如何利用物理成像模型约束深度神经网络,使得深度神经网络更加紧致,从而能够有效地刻画并解决图像复原及增强问题🖇。

 


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