12月3日下午，应数学与统计学院邀请，南京信息工程大学马倩婷副教授在数学与统计学院315会议室做了一场题为“Variational Modelling for low-light image enhancement”的学术报告。报告会由数学与统计学院副院长李连兵主持，部分老师、研究生和本科生聆听了此次报告。

报告中，马倩婷首先介绍了低光照图像增强的物理背景和应用前景。针对现有算法在低光照图像增强领域中的困难与挑战，建立基于Retinex理论的数学模型，分析该模型的正则化先验项，并在此基础上，探究deep unrolling网络模型与变分模型之间的联系，发展一套即插即用的高性能优化算法。实验表明，新方法在不同数据集上能够有效地增强图像的同时进行降噪和消除伪影。

报告后，在座师生就图像边界处理、分数阶方程描述、变分模型求解及计算效率等问题展开了热烈的讨论，马倩婷副教授逐一进行了详细解答。此次学术报告会既开阔了大家的视野，又提供了研究思路。（郑重供稿，韩英波审核）