图像分割的水平集方法和MRI偏移场估计和自然图像的光照与反射图像分解

讲座1图像分割的水平集方法

时间：10：30周四2015.11.12

讲座2 MRI偏移场估计和自然图像的光照与反射图像分解

时间：10:30周五2015.11.13

报告地点：复旦大学光华东主楼2001

摘要：

讲座1摘要：

图像分割是图像处理、计算机视觉与医学影像分析等领域中的一个基础性的重要问题。水平集方法是图像分割的最主流的方法之一。本讲座先简要介绍水平集方法的基本理论及其在图像分割中的应用，进一步介绍报告人提出的几个水平集图像分割模型，包括：1)距离正则化的变分水平集方法;2)同时分割与校正灰度不均匀性的模型;3)基于多图谱的大脑感兴趣区域(如海马体等)的分割模型。

讲座2摘要：

在磁共振成像(MRI)中，观测到的图像可以分解为两个图像的乘积，即刻画不同组织的物理属性(如水分子密度，质子密度)的真实图像和反映磁场不均匀性并且导致图像灰度不均匀性的所谓偏移场。在光学成像中也有一个类似的图像分解模型，即观测到的图像可以分解为具有物理与几何意义的反射图像(刻画物体表面对光的反射率)与光照图像(反映物体表面的形状和光照变化)的乘积。这两类图像的分解模型中的两个乘性因子都有相似的空间性质，如光滑性(smoothness)和近似分段常量(piece-wise constant)的性质。基于这个图像分解模型和乘性因子的空间性质，我们提出了两个不同的能量极小化方法，可以同时进行图像分割、灰度不均匀性校正和估计反射图像与光照图像。

报告人简介：李纯明教授

1996年毕业于复旦大学数学研究所，获硕士学位，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模型与算法，这些技术已经被世界各国许多学者与工程技术人员所采用。其中一篇2005年发表的论文，首次提出了无需重新初始化的水平集方法，为水平集方法(图像分割最主流的方法之一)的发展做出了重要的贡献，这篇论文单篇他引次数超过1800多次，成为本领域2005年至今他引次数最高的论文;另一篇论文发表于2008年，单篇他引次数超过900多次，并于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，该方法被世界著名学府伦敦大学学院(UCL)心脏医院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等顶级医学期刊。