报告时间： 星期五（2015.8.7）9：00am
报告地点： 电子信息楼 308
报告人： 李纯明 教授，电子科技大学
邀请人： 陈新建特聘教授
讲座1：图像处理中的变分法和偏微分方程方法基础
摘要：图像处理中许多问题可以归结为变分问题（即能量泛函的极小化）和偏微分方程的求解。本讲座以图像去噪和图像分割等应用为例，从图像处理中的一些问题的变分模型总结出一类变分问题的一般形式。针对这一类变分问题，给出能量泛函的泛函导数的一般表达式，以及能量极小化的方法和数值解法。听众只需具备多元微积分的预备知识就能掌握本讲座的内容。
讲座2：基于水平集方法的图像分割
摘要： 本讲座内容包括：经典的活动轮廓模型及其优缺点；活动轮廓的水平集表示和水平集方法的基本概念；图像分割中的几个基于边缘信息或区域信息的水平集方法，及其在大脑、心脏和血管分割中的应用；基于多图谱的大脑感兴趣区域（如海马体等）的水平集方法。
讲座3：医学图像分割和灰度不均匀校正
摘要：相对于基于边缘信息的图像分割模型，基于区域信息（或灰度信息）的图像分割方法具有较强的鲁棒性。然而，经典的基于区域信息的分割模型，如著名的CV模型，不能克服图像的灰度不均匀性所带来的困难。而灰度不均匀性在磁共振和超声图像中是很常见的现象。对磁共振图像的定量分析通常需要一个灰度不均匀性校正的预处理步骤。本讲座介绍了报告人提出的两个能够同时进行分割和灰度不均匀性校正的方法，及其在3T和7T磁共振脑图像上的应用。
报告人简介：
李纯明2005年毕业于美国康涅狄格大学，获电子工程博士学位，其后在范德堡大学医学成像研究所和宾夕法尼亚大学医学影像系从事研究工作。2014年九月至今担任电子科技大学电子工程学院教授、博导，兼任东北大学兼职教授，南京军区总医院客座教授。应邀担任著名期刊IEEE Trans. Image Processing (TIP)副主编。李博士研究领域包括图像处理，计算机视觉与医学影像分析。以第一作者身份在这些领域的顶级期刊和国际会议上发表多篇具有高度原创性和国际影响的学术论文，提出了一系列图像分割和灰度不均匀性校正的算法。其中一篇2005年发表的关于水平集方法（level set method）的论文单篇他引次数超过1700多次；另一篇论文提出了能够克服灰度不均匀性的基于区域的图像分割模型，2008年发表于IEEE TIP，单篇他引次数超过800多次，于2013年获得IEEE信号处理学会最佳论文奖；2011年发表于IEEE TIP的论文首次把水平集方法应用于同时分割与灰度不均匀性校正，该方法被世界著名大学伦敦大学学院(UCL)的心脏影像专家成功地应用于2000多例临床数据，取得令人满意的结果，成果发表于Radiology和Circulation等著名临床医学期刊。