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图像滤波中的半全局加权最小二乘

供稿:    责任编辑:安果    时间:2018-05-18    阅读:

演讲者:刘伟

报告时间:2018年5月21日,9: 00

报告地点:A303基础教学楼

个人主页:http://www.escience.cn/people/weiliusjtu/index.html

标题:图像滤波中的半全局加权最小二乘法

(图像滤波中的半全局加权最小二乘)

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报告摘要:

在图像滤波中求解全局加权最小二乘(WLS)需要大量的时间和内存。 在本文中,我们提出了一种具有非常小的内存消耗和时间消耗的替代算法。我们称之为半全球加权最小二乘(SG-WLS)。 与求解具有最小权重的大型线性系统不同,我们建议迭代求解一系列一维加权最小二乘子系统。 虽然每个子系统都是一维的,但我们提出了一种特殊的邻居系统构造方法,它使每个子系统都能包含二维邻居信息。 此属性允许我们的半全局加权最小二乘行为与原始二维加权最小二乘相似,但我们的方法消耗更少的内存和时间。 以前相关的算法只能处理4连接或8连接的邻居系统,但由于我们的快速求解算法,我们的半全局加权最小二乘可以处理更通用和更大的邻居系统。 这种推广允许我们的算法在一些应用中实现比4个连接或8个连接的邻居更好的结果。 我们的半全局加权最小二乘法比原始加权最小二乘法快约20倍。

摘要

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演讲者简介:

刘伟博士目前是阿德莱德大学的高级研究员。 他的医生就读于上海交通大学。 他的主要研究兴趣是图像滤波及其在计算机视觉和图形成像中的应用。 他在计算机视觉和机器学习(如ICCV,IJCAI)和期刊(如TIP,TCSVT,TMM)等国际会议上发表了10多篇论文。 2017年,他被授予上海交通大学“学术之星”提名(上海交通大学最高学术荣誉称号)。

刘伟博士是阿德莱德大学的高级研究员。他在上海交通大学攻读博士学位。他的主要研究兴趣集中在图像过滤及其在计算机视觉和计算图形学中的应用。他在计算机视觉和机器学习的国际会议/期刊上发表了10多篇论文,包括ICCV,IJCAI,TIP,TCSVT,TMM。他被授予上海交通大学“学术之星”提名,这是上海交通大学研究生最高学术荣誉。

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