主讲人：杨俊锋

主讲人工作单位：南京大学

时间：2021年1月13日09:00

地点：腾讯会议 ID： 235 670 966       密码：1234

主讲人简介：南京大学数学系教授、博士，博士生导师，先后师从中国科学院袁亚湘院士、南京大学何炳生教授、莱斯大学张寅教授。2009年7月起在南京大学数学系工作，主要从事最优化计算方法及其应用研究，开发图像去模糊软件包FTVd, 压缩感知一模解码软件包YALL1, 核磁共振图像复原软件包RecPF等。2012 年入选教育部新世纪优秀人才支持计划, 2016年获中国运筹学会青年科技奖，2019年获批国家自然科学基金委优秀青年基金项目。

讲座主要内容： In this talk, I will review some total variation   based image processing models, including deblurring, inpainting, zooming,   partial Fourier reconstruction and impulsive noise removal. We emphasize that   all these problems preserve favorable structures so that efficient ADMM   algorithms can be designed. In particular, the matrix structure of blurring   matrix will be discussed under different boundary conditions, which plays key   role in efficient implementation of the algorithms.