3月24日下午，南京大学杨俊锋副教授应基础教学学院邀请在行政楼1307报告厅为广大师生作题为“A TV-SCAD Approach for Image Deblurring with Impulsive Noise”的学术报告。参加讲座的有基础教学学院从事优化和统计的教师及部分学生。报告会由基础教学学院王国强博士主持。

杨博士首先针对高斯噪声下的图像去模糊问题，简要介绍求解该问题的全变差模型及常用算法，并提出他们自己的算法，接着就这些算法的收敛速度作了比较和探讨；此后，他将讨论的重点集中在脉冲噪声下的图像去模糊问题研究，特别是高水平脉冲噪声情形。杨博士较为详细地介绍了他们提出的TV-SCAD模型和DC算法，从理论和数值两方面给出他们的研究成果：理论上，DCA产生的点序列收敛于目标函数的稳定点，并且收敛速度为R-线性；数值上，广泛的结果表明他们的模型和算法可以改善TVL1的结果，特别是对于高水平脉冲噪声，并且在大多数情况下优于CTVL1。最后，杨博士就TV-SCAD方法中参数的选取以及SCAD函数的DC分解做了讨论。杨博士的报告给广大师生带来了当前图像去模糊和优化领域的前沿和热点问题，开阔了广大教师的学术视野，使大家受益匪浅。

杨俊锋，博士，南京大学数学系副教授，先后师从中国科学院袁亚湘院士、南京大学何炳生教授、美国莱斯大学（Rice University）张寅教授。2009年7月起在南京大学数学系工作，主要从事最优化计算方法及其应用研究，在SIAM系列、Mathematics of Computation、Computational Optimization and Applications等杂志上发表论文10余篇，开发图像去模糊软件包FTVd, 压缩感知一模解码软件包YALL1, 核磁共振图像复原软件包RecPF等，被累计下载上万次。2012 年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2016年获中国运筹学会青年科技奖与江苏省工业与应用数学青年奖，现主持国家自然科学基金面上项目。