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基于判别学习的图像复原与压缩
发布时间:2017-11-22     浏览量:   分享到:

讲座题目基于判别学习的图像复原与压缩

讲座人左旺孟 哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师

讲座时间14:30-15:30

讲座日期20171122

地点:长安校区 文津楼三段5522学术讨论室

主办单位:英国正版365官方网站 智能视觉计算研究团队

讲座内容

通常的图像增强与复原方法多采用建模的思路,目前已出现了稀疏、低秩和非局域相似性等一批代表性模型和算法。然而,这些方法往往受限于形式而难以对像素间的高度非线性和长程依赖关系进行建模。考虑到各种任务的差异性,以及丰富的训练数据,基于任务驱动的判别学习方法被认为能为提高图像复原性能提供新的解决思路,近年来也得到了一定的关注和发展。主要从发展特定判别学习方法和借鉴CNN模型两个角度,介绍我们近期在这方面的一些工作:(1) 针对图像盲去卷积问题,结合多尺度模型,采用了基于数据驱动的方式学习每次迭代的先验模型参数和正则化参数。(2) 针对图像去噪问题,通过分析残差学习与TNRD模型的关联关系,提出了一个面向图像去噪的卷积神经网络,并分析了模型在广义去噪问题中的潜力。(3)为将CNN更为便捷和自适应地应用于各种图像复原问题,提出了一种传统优化方法和CNN的结合方案。(4) 针对图像压缩问题,通过借鉴哈希学习与二值卷积网络,提出了一种有效的解决方案。

讲座人简介

左旺孟,哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像增强与复原、距离度量学习、目标跟踪、图像与视频分类等方面的研究。在CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议和T-PAMIIJCVIEEE Trans.等期刊上发表论文50余篇。