研究方向
基于变换域技术和深度学习方法的高维图像去噪 日常生活中，人们常见的几种图像如彩色图像、彩色视频、多光谱图像和磁共振图像等常常夹杂着噪点。对这些高维图像进行去噪有着重要的工程应用，但是相应的去噪算法需要兼顾效率和质量。利用图像的非局部自相似性特点和变换域中的稀疏表示，基于块匹配和 3D 滤波（BM3D）的经典方法显示出强大的去噪性能。最近，科研人员们提出了许多具有不同正则化项、变换和基于深度神经网络（DNN）的新方法来提高去噪质量。在这个项目中，我们将学习基于传统和高级神经网络的图像去噪的基本思想，讨论现有技术的缺点和可能的扩展。基于此，我们将提出一种新颖的去噪方法，该方法在有效性和效率方面都具有竞争力。我们将在合成数据集和真实数据集上广泛比较超过20种方法。我们还将引入新的数据集用于基准测试。我们的评估将从四个不同的角度进行，包括定量指标、视觉效果、人工评分和计算复杂度。
相关学科
计算机科学技术
科研导师
Z. K
- 美国里海大学博士，华南理工大学软件工程硕士，本科毕业于华南理工大学数学系；
- 已发表4篇SCI论文，其中第一作者身份发表两篇SCI一区文章，影响因子超过20；
- 目前担任多个国际知名会议和杂志的审稿人；
- 研究方向涉及优化理论，代数，计算机视觉和深度学习。
科研成果
成果一：在英文期刊中发表学术论文
有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。
成果二：第一作者身份
有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。
成果三：独一无二的课题
有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。
成果四：顶尖院校导师的推荐信
有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。
成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛
学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。
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