报告名称：变分正则化图像恢复

主讲人：唐利明 教授

邀请人：王 艳 教授

时间：2022年10月18日   14:30

地点：腾讯会议（ID：203 774 348）

主办单位：数学科学学院

报告摘要

从退化图像中恢复原始干净图像是一个经典的病态反问题，正则化技术是解决此问题的主流方法之一。目前的研究一般采用包含一个正则项的单一正则化或者包含两个正则项的复合正则化技术，将解图像限定在一个或两个正则空间中。复原图像即是退化图像在正则空间中的投影或两个正则空间投影的线性组合。

本报告讲述一种混合变分正则化模型，在消除噪声和模糊的同时，有效地重建图像的纹理和细节。该模型使用一组重叠的稀疏二阶全变分(TV)作为正则化器来恢复图像的纹理和细节，而非凸稀疏二阶全变分(TV)作为正则化器来保留图像的边缘和轮廓。为数值求解该模型，采用了一种交替方向乘法法算法，其中用最优化-最小化和迭代重加权l1 (IRL1)算法分别求解重叠群和非凸最小化子问题。数值实验验证了模型和算法的有效性。此外，与几种最先进的图像恢复模型相比，所提出的模型在PSNR、SSIM和NIQE方面表现出了具有竞争力的性能。

专家简介

唐利明教授，硕士生导师，湖北省工业与应用数学学会理事。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，在《Signal Processing》、《Applied Mathematical Modelling》、《Information Sciences》、《Journal of Visual Communication & Image Representation》、《Computers & Electrical Engineering》、《IET Signal Processing》、《IET Image Processing》《自动化学报》、《软件学报》、《电子学报》和《计算机辅助设计与图形学学报》等国内外著名期刊上发表相关学术论文40余篇和专著1本，其中SCI\EI检索20余篇，授权发明专利2项。