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天津大学段玉萍教授课题组

简介 热烈欢迎喜欢科研、勤奋上进的有志青年加入!

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实验室简介

 

天津大学段玉萍课题组隶属于天津大学应用数学中心。经过长期建设和发展,课题组在人才培养、科学研究和学术交流等方面取得了显著的成果。本实验室研究注重理论与实验结合,研究课题包括图像分割,图像重建,图像去噪,手术模拟等。实验室正面向全国招收2021级免试推荐入学硕士/博士研究生。

现有教授1人,博士/硕士研究生11人。实验室现有3台服务器供课题组进行深度学习等实验调试。课题组承担国家自然科学基金青年项目、天津市科技重大专项与工程、国家重点研发计划等项目。课题组经费充足、氛围活泼。课题组国内外学术交流广泛,参与国内外顶尖会议,与知名大学均有学术合作交流等。

 

图像分割

课题组运用非凸正则化和深度学习等方法,提出了有效的自然图像和医学影像的分割模型,并设计了高效的数值算法,实现对于光滑图像的准确分割。如下图所示,课题组提出的高阶正则化方法在17.6T老鼠脑部MR图像的分割问题上,可以更准确的提取完整的脑区轮廓,相关论文发表于IEEE Transactions on Medical Imaging。

课题组提出的基于曲率正则化的分割模型,可以有效地处理自然图像的分割问题,相关工作发表于IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition。

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图像修复

课题组针对图像去噪、修补等问题,运用非凸正则化方法和可学习的扩散方程模型,建立了有效的模型和数值算法。下图为曲率正则化方法在图像去噪和修补问题上的应用,相关工作发表于CVPR、IET Image Processing等会议和期刊。

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医学图像重建

针对CT图像不完备成像问题,课题组提出了有效的重建模型和算法,并运用卷积神经网络建立端到端的可学习化模型。如图所示,我们提出的方法可以有效的减少图像中的伪影现象,相关工作发表于IEEE Transactions on Computational Imaging。

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课题组提出了非局部的曲率正则化方法,并应用于CS-MRI重建问题。如图所示,在10%采样率的情况下,我们的结果明显好于SOTA,相关结果发表于Journal of Mathematical Imaging and Vision。

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