讲座题目一：基于深度学习的图像分割方法及进展

主讲人：孟凡满

讲座时间：9月25日（周五）上午9:30

讲座地点：6A519

主办单位：beat365唯一官网app

欢迎全校师生参加！

主讲人简介：

孟凡满，电子科技大学信息与通信工程学院副教授，博士生导师。2013年7月-2014年7月新加坡南洋理工大学访问。研究方向为图像分割、显著性检测，发表学术论文50余篇，其中IEEE 汇刊20余篇，谷歌学术引用1600余次，SCI他引600余次。主持和参与国家自然科学基金面上、重点及国家973等项目，获省部级科技奖励两项，多次获得国内外学术会议论文奖励，目前是Springer期刊《Visual Computer》的副主编。

讲座内容简介：

图像分割是数字图像处理和计算机视觉的基础。本报告介绍基于深度学习的图像分割经典方法及最新进展。首先介绍深度卷积神经网络的基础知识和经典网络。接着介绍针对图像分割问题的经典深度卷积神经网络模型。最后，在弱监督语义分割、小样本分割、类激活谱等方面介绍当前图像分割研究的最新进展。

讲座题目二：噪声模糊图像的盲恢复方法研究进展

主讲人：罗冰

讲座时间：9月25日（周五）上午10：40

讲座地点：6A519

主办单位：beat365唯一官网app

欢迎全校师生参加！

主讲人简介：

罗冰，博士，主要从事计算机视觉，人工智能，深度学习，大数据，无线电信号处理等方向的研究。在国内外著名期刊/会议上发表20余篇论文。主持和参与多项国家自然科学基金项目。

讲座内容简介：

盲图像去模糊是图像处理领域一个非常重要的课题。然而传统的方法受到离群点，即饱和像素及非高斯噪声的影响，恢复效果不理想。主要由于离群点导致了模糊核的错误估计，因而引发恢复图像产生明显的振铃效应。本报告主要介绍了图像去模糊方法在带噪图像下的最新研究进展，对比了最新方法的思路及性能，对基于分割的带噪图像去模糊方法进行了探索和研究。