5月9日，应数学与统计学院邀请，深圳大学鲁坚教授为我院师生作题为“Low-rank Regularization based Models for Image Restoration”的学术报告。数学与统计学院师生共十余人参加此次报告。
本次报告中，鲁老师系统性地阐述了图像去噪的理论框架与应用方法。首先，基于图像的非局部自相似特性，提出了块矩阵提取方法，并构建了非局部低秩正则化模型，利用相似块的低秩性约束实现噪声抑制。其次，针对实际图像中复杂的噪声类型（如乘性噪声、瑞利噪声及混合噪声），分别设计了相应的求解模型与优化算法，严格证明了算法的收敛性，并通过仿真实验验证了其性能优势。最后，针对高光谱图像的多维特性，进一步提出了非凸低秩张量近似模型，数值实验表明，该方法在恢复效果上显著优于现有方法。
报告结束后，鲁老师对师生提出的相关问题进行了回答，开拓了在场学生的科研视野，受益匪浅。
专家简介：
鲁坚，教授、博士生导师，现任深圳大学数学科学学院特聘教授、副院长，深圳市数学学会理事长，深圳国家应用数学中心（深圳大学）常务副主任，广东省计算数学学会副理事长，中国数学会理事，深圳市现代机器学习与应用重点实验室主任；主要研究方向包括信息/图像处理数学理论与方法、机器学习（深度学习）等；主持了多项国家级和省市级项目，包括国家自然科学基金联合基金项目、面上项目、青年基金项目等。在ACHA, IP, SIIMS, IEEE TNNLS, NN, CVPR, ACMMM等顶级期刊和会议上发表了60多篇论文。
（数学与统计学院 耿欣欣 李海锋）
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