报告名称：Inhomogeneous Image Segmentation Based on Different Priors

主办单位：英国立博官网中文版

报告专家：金正猛

专家所在单位：南京邮电大学理学院

报告时间：2020年6月19日13:00-15;00

报告地点：腾讯会议(981 165 264)

专家简介：金正猛，博士，教授，江苏省数学学会理事，江苏省工业与应用数学学会理事。主要研究领域为非线性偏微分方程、数值优化算法及其在图像处理中的应用。2015年获江苏省工业与应用数学学会学术年会优秀论文奖，2017年获江苏省教学成果二等奖。2018年入选江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。2017年1月-7月应邀访问加州大学洛杉矶分校数学系。现主持和参与国家自然科学基金（面上项目）各1项。作为项目负责人完成国家自然科学基金（青年科学基金项目）1项和江苏省高校自然科学研究面上项目2项。在SIAM Journal on Imaging Sciences等国内外重要学术期刊上发表科研论文20余篇，其中SCI收录12篇。授权国家发明专利1项。

报告摘要：Image segmentation methods usually suffer from intensity inhomogeneity problem caused by many factors such as spatial variations in illumination (or bias fields of imaging devices). In this talk, we introduce two variational models based on different priors for image segmentation. The existence of the minimizers of the variational models is established. Furthermore, we develop an efficient algorithm for solving the models numerically by using the alternating minimization method. Finally, experimental results are reported to demonstrate the effectiveness of the proposed methods.

邀请人：向妮