基于前向后向扩散的图像分割变分模型与水平集方法
数学专题报告
报告题目(Title)：基于前向后向扩散的图像分割变分模型与水平集方法
报告人(Speaker)：李纯明（电子科技大学）
地点(Place)：后主楼1124
时间(Time)：2025年11月7日（周五）16:00-17:00
邀请人(Inviter)：王发强
报告摘要
图像分割是计算机视觉和医学图像分析中具有广泛应用的重要工具，但至今仍是一个有挑战性的问题。本报告介绍了报告人在近期研究中开发的图像分割变分模型和算法，主要内容包括：1）对报告人早期工作中的距离正则化水平集演化（DRLSE）模型做了重要的发展，提出一种新型的、有物理意义的图像分割变分模型——有源与汇的前向后向扩散模型，旨在克服现有的图像分割变分方法在稳健性和调参等方面的局限性，而且该模型有很强的物理直观性和数学可解释性，算法有很好的通用性；2）对报告人早期提出的可变尺度区域拟合（RSF）模型做了进一步的改进和推广，克服了原始RSF模型对初始化的敏感性和曲线演化的可控性较差的局限性。
主讲人简介
李纯明分别在福建师范大学和复旦大学获得基础数学专业的学士与硕士学位，后留学美国，2005年毕业于美国康涅狄格大学电子与计算机工程系，获博士学位，随后在美国范德堡大学和宾夕法尼亚大学从事医学影像分析研究工作。现任电子科技大学信息与通信工程学院教授、博导，IEEE Fellow，电子科技大学-陆军军医大学联合数字医学实验室主任，计算机软件国家工程研究中心兼职教授，国际数字医学学会委员、共同创办人，中国体视学学会智能成像分会副主任委员，中国工业与应用数学学会（CSIAM)数学与医学交叉学科专委会委员。主要研究领域包括图像处理、计算机视觉和医学影像分析的算法研究与应用。在医学影像分析、图像分割、水平集方法的研究中做出了有国际影响力的重要贡献。李纯明以第一作者身份发表了多篇原创性的研究论文，包括五篇单篇他引次数超过1000次的论文，其中一篇论文单篇他引次数超过3000次：另外两篇论文单篇他引超过2000次，分别荣获2013和2015年IEEE信号处理学会最佳论文奖，是国际上唯一的两次以第一作者身份获得该奖的学者；2015-2018年担任图像处理顶级期刊IEEE TIP编委，2020年受邀担任医学图像分析顶级期刊Medical Image Analysis编委至今，2020年受邀担任Intelligent Medicine与Digital Medicine期刊编委至今。
