为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
传统的全变分方法在应用于散斑去噪时，背景部分和纹理部分的去噪效果常常存在一定差异，很难同时实现不同图像区域的最优去噪效果。为了有效解决上述难题，本次报告提出，通过使用模糊C均值聚类方法对传统全变分方法进行改进，将视网膜图像准确分割为背景部分、低密度纹理部分、高密度纹理部分，并对不同部分的图像分配适当的权重，以有针对性地控制全变分去噪方法对不同区域图像的扩散演化程度，从而实现对不同区域图像的针对性去噪。