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Fourier Masked Phase Retrieval:Mask Design, blind recovery, and sparsity modeling
发布时间:2022-06-13 作者: 浏览次数:
Speaker:
常慧宾
DateTime:
2022年-6月-17日(周五)上午10:30-11:30
Brief Introduction to Speaker:
常慧宾,
天津师范大学研究员。
Place:
腾讯会议 ID 719 103 888
Abstract:
Phase retrieval plays an important role in vast industrial and scientific applications, which is essentially a non-convex and possible non-smooth optimization problem mathematically. As a special and important case, recovery from Fourier masked measurements is critical for practical imaging including x-ray imaging, material sciences, and optics. In this talk, we mainly concern how to design masks for unique recovery, jointly reconstruct the mask and sample, and design fast convergent splitting algorithm with sparsity modeling.
上一条:
Deep learning approach for Bayesian inverse Problems
下一条:
Symmetric graphs admitting a transitive non-abelian simple group