刘全升教授介绍了数学在“图像去噪”、 “图像去模糊”“图像重建”、“ 信息安全”“ 图像压缩”这五个方面的应用,并着重介绍了“图像去噪”的理论和方法,如TV方法,它是一种利用求最小变差的过程找出图像的方法。他从概率统计的角度为我们介绍怎样利用统计知识进行图像去噪,其中重点介绍了Non-local Means filter方法。最后,为了解决怎样选取最好的权重的问题,刘教授介绍了两个重要的理论模型—The additive Gaussian noise model and The possion noise model。
附
1963年生于湖南涟源,1980年进入武汉大学数学系学习,先后连续经历本科、硕士和博士研究生阶段。1989年11月进入巴黎第六大学深造;1991-1992学年任巴黎第九大学助教,1992-1993学年任法国雷恩应用科学所助教。1993年2月获得巴黎第六大学概率论专业博士文凭。1993至2000年任法国雷恩大学讲师 、副教授。2000年1月获得指导博士研究资格,同年9月起任法国南布列塔尼大学教授。曾任南布列塔尼大学行政议会成员,科技议会成员和专家评委,数学系计算机与统计学院副院长,数学与应用数学专业研究生工作负责人。 2007年起任南布列塔尼大学数学系主任。
主要研究方向为:概率论;分形几何;数字图像处理。多次应邀在国际会议上作学术报告,例如2007年在世界华人数学家大会作45分钟报告。也多次应邀访问著名大学,例如剑桥大学,香港中文大学,北京大学,清华大学,北京师范大学等。也热心于其他学术活动,比如曾多次任中国教育部长江学者通讯评审专家, 和新世纪数学奖通讯评审专家.