Algoritmos de otimização convexa e não convexa aplicadas em Eliminação de Ruído Multiplicativo, Segmentação e Registro de Imagens

por Portal PPMAT FAMAT
Publicado: 14/05/2018 - 16:30
Última modificação: 14/09/2018 - 12:11

Responsável: Célia Aparecida Zorzo Barcelos

Financiador: CNPq (Bolsa de Produtividade em Pesquisa)

 

Resumo: Este projeto de pesquisa tem como principal objetivo a solução numérica de modelos não lineares de eliminação de ruídos, segmentação e registro de imagens formulados como problemas de otimização convexa e nao convexa. Também tem foco primordial o desenvolvimento de algoritmos para a resolução numérica dos mesmos. Serão abordados os métodos clássicos de otimização para certas classes de funcionais suaves/não suaves e convexos ou não convexos, como os métodos de gradiente de Nesterov, os Método das direções alternadas para multiplicadores (ADMM) entre outros.

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