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学术报告五十六:曾超-Nonconvex optimization for image restoration

时间:2022-06-16 作者: 点击数:

报告时间:2022年6月22日(星期14:30-15:30

报告地点:腾讯会议309-556-547

人:曾超 教授

工作单位:南开大学

举办单位:金沙集团1862cc成色

报告简介:

Many applications show that nonconvex nonsmooth regularization has advantages for restoring images with neat edges. In this talk, we will provide a mathematical explanation for this phenomenon through establishing a uniform lower bound for nonzero gradients of recovered images. Inspired by this lower bound theory, we also propose an algorithm for the nonconvex models.

报告人简介:

曾超,博士毕业于中科大金沙集团1862cc成色,计算数学博士。之后在天津、香港等地做博士后研究。现为南开大学副教授。研究方向包括数值代数,数值优化,多元样条,以及在图像处理,几何处理中的应用。已在Numer. Math.SIAM J. Numer. Anal., SIAM J. Matrix Anal. Appl. , SIAM J. Imaging Sci.等期刊发表论文十余篇。


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