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 教授
报告地点：腾讯会议558909684
报告时间：2024年 6月 7日10:30-11:30
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、一般高维图像填充问题和三维磁共振图像重建问题，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，引入预训练的去噪器、填充器和重建器来促进数据驱动的高维图像先验性质。
报告人简介：蒋太翔，理学博士，教授，博（硕）士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，四川省人工智能学会理事。主要研究兴趣为人工智能中的张量建模与计算方法，受邀撰写Elsevier出版社的学术专著1章，在高水平期刊和会议发表学术论文40余篇（其中中国计算机学会（CCF）A类推荐10余篇），包括计算数学权威期刊Numer. Math.，IEEE汇刊系列（TKDE、TIP、TNNLS、TCyb、TGRS），以及人工智能顶会CVPR、AAAI、IJCAI、ACM MM等，谷歌学术引用2000余次，入选ESI高被引论文6篇。主持国家自然科学基金青年项目。获第九届计算数学优秀青年论文奖二等奖、首届川渝科学技术大会优秀论文一等奖、四川省数学会第二届应用数学奖一等奖和四川省计算机科学技术奖一等奖。
