Symmetry是一本国际OA期刊，已被多个数据库收录。（https://www.mdpi.com/journal/symmetry）

本期特刊由电子科技大学邓良剑教授、西南财经大学顾先明教授以及蒋太翔教授共建，特刊的具体信息如下：

近年来，偏微分方程，优化建模和对称性已成为热门话题，可以有效地处理各种实际应用，例如多维数据和低级视觉任务。 我们相信这种趋势将在未来继续下去； 因此，在本期特刊中，我们打算使用基于PDE，优化建模和对称性的有效方法，收集涉及多维数据和低级视觉任务领域的多篇论文。 通过本期特刊，我们希望促进相应模型和算法的开发。 广泛的主题包括（但不限于）：张量完成，数据融合，图像恢复，压缩感测，分数演化方程，大规模矩阵/张量，预处理求解器等。 学术界分享其最新理论，算法和应用程序的平台。

关键词：
分数PDE和数值方法
线性系统/矩阵方程的快速求解器
并行方法
基于曲率的图像处理
多维图像恢复
低层视觉中的优化建模和算法
视频和医学图像
基于融合的分辨率增强

特刊投稿截止日期：2021年10月31日
特刊链接：https://www.mdpi.com/journal/sym ... _Level_Vision_Tasks

有意投稿的学者请联系: mike.tang@mdpi.com 返回小木虫查看更多