报告题目：基于像素关系的结构建模与在图像分割中的应用

报告摘要

相邻像素之间的关系在许多图像处理与视觉应用中起着重要的作用，一定程度反映了图像的结构信息，相邻像素之间关系的一个典型例子是其强度大小顺序，它带来了一些基于数学形态学树的图像表示，这些树的图像表示在从特征点提取、图像滤波到目标检测和分割等应用中被证明是有用的。然而，简单的像素大小关系难以较好的表征复杂图像的结构，鉴于深度学习在图像理解中的成功，我们提出了融合深度学习与基于像素关系的结构建模思路，并成功将其应用到一些图像分割任务上，提升了分割精度与泛化性。

嘉宾简介

许永超，武汉大学教授、博导，楚天学子，入选中国科协青年托举人才计划，2008年本科毕业于华中科技大学，2010年硕士毕业于法国巴黎11大，2013年获得东巴黎大学博士学位，回国前任职于巴黎高等信息工程师学院Tenured Assistant Professor。长期从事数学形态学、图像处理与计算机视觉方面的研究工作，主持国家自然科学基金面上与青年项目等研究项目。在包括IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、ICCV等重要国际期刊和会议发表学术论文40多篇，目前担任Frontiers of Computer Science期刊的青年编委，IEEE TPAMI、IJCV、CVPR等多个期刊会议的审稿人。

特别感谢本次Webinar主要组织者：

练春锋（西安交通大学）