主  题：图像处理中的优化问题

    报告人：唐玉超  博士

    时  间：2020年12月31日（周四）12:30

    地  点：高研院会议室（建工楼B1210）

【报告摘要】 信号和图像处理、医学图像重建以及机器学习等中的许多问题都可以归结为优化问题，由于这些问题的规模通常都很大，如何设计高效快速且有理论保证的优化算法是现实而又重要的问题。本报告将介绍几类图像优化问题的模型和算法，包括：（1）提出基于对偶方法的不动点算法，证明了算法的理论收敛性，并分别应用于具有约束和低秩的图像去噪模型；（2）基于两类算子分裂方法：向前向后算子分裂算法和三算子分裂算法，提出了一类内外迭代算法求解三个凸函数f(x)+g(x)+h(Bx)的凸优化问题，该优化问题在信号恢复和图像处理中有着广泛的应用。（3）构造了几个有效的一阶分裂算法来求解多正则复合凸优化问题，通过定义一个合适的内积空间，将优化问题转化为三个凸函数之和的形式，应用所提迭代算法求解一个一般的先验图象约束压缩感知(PICCS)模型，该模型适用于计算机断层成像(CT)图像重建中稀疏采样数据的重建问题。通过数值实验，结果表明所提出的迭代算法不仅有效，而且优于其它算法。最后，我们将介绍课题组最新的相关工作。

【报告人简介】唐玉超，男，南昌大学理学院数学系，副教授。2013年西安交通大学数学与统计学院博士毕业。主要研究方向图像反问题中的优化问题。在研国家自然科学基金地区项目2项，主持完成国家自然科学基金青年项目、江西省自然科学基金青年项目和江西省教育厅青年科学基金项目各1项。已在《中国科学数学》、《Journal of Computational Mathematics》、《Applied Mathematics Letters》、《Mathematical and Computer Modelling》、《Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications 》和《Numerical Algorithms》等国内外期刊发表论文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。

【联合学术沙龙简介】 联合学术沙龙是由南昌大学留学人员联谊会和南昌大学高等研究院共同举办的学术交流平台，旨在通过学术交流营造自由探究、鼓励学术争鸣、活跃学术思想、促进原始创新的环境，弘扬敢于质疑、勇于创新、大胆探索的精神，为培育学术新思想、激发创意新火花提供一个宽松、自由的交流平台，并以学术自由和学术平等为理念，为师生之间的学术沟通和感情交流搭台助兴，促进多学科交叉融合。

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