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学者论坛：图像处理—从变分法到深度学习
- 来源：
- 学校官网
- 收录时间：
- 2026-07-09 03:02:42
- 时间：
- 2026-07-10 16:30:00
- 地点：
- 清水河校区6号科研楼A338
- 报告人：
- 曾铁勇
- 学校：
- 电子科技大学
- 关键词：
- image processing, variational methods, deep learning, optimization, CNN, generative models, multimodal, large models
- 简介：
- 本报告系统梳理图像处理方法的发展脉络，涵盖从经典变分法与优化理论到现代深度学习技术的演进，介绍其在图像去噪、分割等任务中的数学原理，并分析卷积神经网络与生成模型的应用进展。同时探讨多模态与大模型融合的前沿趋势，展望图像处理未来发展方向。
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报告介绍：
本报告以“图像处理:从变分法到深度学习”为题，系统梳理了图像处理方法的发展脉络、数学基础与前沿技术。报告首先从经典变分法与优化理论出发，阐述其在图像去噪、分割等任务中的数学原理与核心地位；继而转向数据驱动方法，分析从卷积神经网络到生成模型的技术演进及其在图像处理中的突破性应用。在此基础上，报告进一步探讨图像处理在多个领域的典型应用案例，并重点介绍当前多模态与大模型技术融合的前沿趋势，揭示大语言模型与图像处理的协同创新路径。最后，报告展望了图像处理技术的未来发展方向，并对全文进行总结。
报告人介绍：
曾铁勇，广州南方学院数学与统计学院教授、院长，国家级领军人才。香港中文大学数学人工智能中心创始主任，北师香港浸会大学数学人工智能中心主任教授，科技部战略性科技创新合作重点专项首席科学家。2000年本科毕业于北京大学，2004年获巴黎理工学院硕士学位，2007年获巴黎第十三大学博士学位，2007-2008年在法国巴黎卡尚高等师范学校从事博士后研究。2008-2018年任香港浸会大学数学系助理教授、副教授，2018年入职香港中文大学数学系任副教授、教授，2021年获香港数学会青年学者奖。主要研究领域包括数据科学、优化理论、图像处理与反问题等，在SIAM Journal on Imaging Sciences、IEEE PAMI等杂志发表两百篇学术论文，入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。
报告图片：
