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张汗灵教授团队在图像处理研究领域顶级期刊发表论文

设计艺术学院张汗灵教授团队在图像处理研究领域顶级期刊《IEEE Transactions on Image Processing》(IEEE TIP)上发表论文《A Low-rank Tensor Decomposition Model with Factors Prior and Total Variation for Impulsive Noise Removal》。IEEE TIP是中科院SCI一区期刊,也是中国计算机学会推荐的计算机图形学与多媒体领域A类期刊。

论文针对脉冲噪音的去除问题,提出了一种基于因子先验和全变分正则化的张量分解模型。首先证明了张量Tucker分解的因子矩阵的秩是对应的张量n-秩的上界利用此关系进而提出将张量的低秩先验放在因子矩阵上,解决张量分解模型需要事先给定秩的困难,并且降低计算成本其次,采用非凸的MC罚函数去除脉冲噪音和各向异性的全变分正则化刻画图像的空间-光谱分段光滑结构最后设计了基于对称高斯塞德尔的交替方向乘子法求解模型,并在高光谱图像、彩色图像和彩色视频这三种数据集上进行实验实验结果表明了本算法的有效性。

信息科学与工程学院2019级博士研究生田欣为该论文的第一作者,指导教师张汗灵教授为通讯作者,同时该项工作是与国家杰出青年基金获得者谢鲲教授共同指导下合作完成,该研究得到了国家重点研发计划、国家杰出青年基金、国家自然科学基金面上项目、湖南省重点研发计划项目等资助。

该项工作将推动智能设计理论方法研究以及图像、影视后期处理应用实践,体现了设计艺术学院与信息科学工程学院学科交叉融合的成果。

论文链接:

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9765360

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