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Reproducible kernel Hilbert space (RKHS) and Heaviside function in image resolution enhancement
澳门新葡8455最新网站:2019年12月19日 09:52 点击数:

报告人:邓良剑

报告地点:澳门新葡8455最新网站104报告厅

报告澳门新葡8455最新网站:2019年12月21日星期六09:00-10:00

邀请人:刘俊

报告摘要:

In this talk, we present an iterative RKHS + Heaviside framework to address the problem of image resolution enhancement, including single natural image super-resolution and remote sensing image pansharpening. We solve the problem from the image intensity function estimation perspective and assume the image contains smooth and edge components. We model the smooth components of an image using a thin-plate reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and the edges using approximated Heaviside functions. The proposed method is applied to image patches, aiming to reduce computation and storage. Visual and quantitative comparisons with some competitive approaches show the effectiveness of the proposed framework. Additionally, we also present some attempts in pansharpening with the deep neural network.

主讲人概况:

邓良剑,电子科技大学数学科学新葡京最新官网副教授,分别于2010年和2016年获得电子科技大学理学学士和理学博士学位。2013年9月至2014年9月作为联合培养博士在美国Case Western Reserve University (CWRU)交流一年,2017年5月至2018年5月赴香港浸会大学进行博士后研究工作,曾短期访问剑桥大学牛顿数学科学研究所、香港浸会大学。曾获得电子科技大学学生最高荣誉“成电杰出学生(研究生)”。主持国家自然科学基金青年项目1项,并参与多项国家级项目。研究方向为图像处理和计算机视觉,相关工作发表于著名国际期刊和会议,如SIIMS, IEEE TCSVT, IEEE TIP, IEEE TGRS, IEEE CVPR等。 担任IEEE TIP, IEEE TGRS, IEEE TCSVT, IEEE TCyber., IEEE GRSL, ISPRS, JMIV等多个期刊审稿人。

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