学术报告
报告题目：基于低秩与即插即用的高维图像复原问题
报告人：蒋太翔（西南财经大学）
报告时间：2022年5月31日（星期二）9:30-11:30
报告地点：腾讯会议：469-199-117
参加人员：教师、研究生、本科生
报告摘要：高维图像复原旨在从退化的数据中估计高质量的多维图像，是提高后续应用性能的必要步骤，是图像处理中亟待解决的基础科学问题之一。本报告主要探讨在最大后验概率估计框架下，针对高光谱图像去噪问题和一般高维图像填充问题，如何有效地将矩阵或张量低秩先验与其他高维图像先验性质结合，主要在即插即用框架下，通过构建隐式正则项，引入现成去噪器或填充器来促进其他高维图像先验性质。
报告人简介：蒋太翔，西南财经大学教授，博士生导师。主要研究兴趣为高维图像反问题的张量和机器学习方法，受邀撰写Elsevier出版社和科学出版社出版的学术专著章节2章，以第一或通讯作者在高水平期刊和会议发表学术论文10余篇，包括应用图像处理权威IEEE系列期刊(TIP、TNNLS和TGRS)及人工智能权威会议CVPR和IJCAI等。主持国家自然科学基金青年项目和四川省自然基金青年项目。曾获首届川渝科学技术大会优秀论文一等奖，第九届计算数学优秀青年论文奖二等奖，西南财经大学优秀科研成果奖。
