【行知论坛】智能画质增强学术直播总结与回顾来啦2020年6月12日,第236届【行知论坛】成功举办,论坛由南京理工大学计算机科学与工程学院(人工智能学院)和图图Seminar联合举办,由江苏省人工智能学会模式识别专委会支持。
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论坛三位主讲嘉宾:阿德莱德大学巩东博士、天津大学任冬伟博士、中国科学院信息工程研究所任文琦副研究员分别进行报告,分享其团队在图像智能增强领域的最新研究进展。论坛通过知网在线教学平台和B站同期直播,直播现场人气高涨,网友们纷纷就报告内容与主讲嘉宾热烈讨论。好奇大家都讨论了哪些问题?图图特别准备了直播回放视频哦,快快看过来吧!
图图分享中国科学院信息工程研究所任文琦老师在本届论坛上的报告:《先验知识约束的深度网络及其在图像恢复中的应用》,由南京理工大学潘金山教授特别推荐。
计算机领域名师学者,通过在线直播,精解基础概念、分析算法原理、剖析经典案例、推荐必读书籍/论文。
报告嘉宾:任文琦,中国科学院信息工程研究所,信息安全国家重点实验室副研究员。主要研究方向包括图像恢复与增强等相关问题。在本领域内国际顶级期刊IEEE TPAMI/TIP、IJCV及顶级会议IEEE CVPR/ICCV、ECCV、NeurIPS等发表学术论文30余篇,获得北京市科协青年托举工程、微软亚洲研究院“铸星计划”支持,并荣获CCF-腾讯犀牛鸟基金卓越奖,中国计算机学会优秀博士论文奖。
E-mail: renwenqi@iie.ac.cn
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推荐嘉宾:潘金山,南京理工大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像去模糊、图像复原等相关底层视觉问题的研究。近年来,在CVPR、ICCV、ECCV等国际会议以及IEEE TPAMI、IJCV等重要国际期刊上发表论文40余篇,其中CCF推荐A类论文30篇。根据Microsoft Academic统计的近5年最具影响力的全球学者排位,位列图像去模糊领域第2位。获得了中国人工智能学会优秀博士学位论文奖以及辽宁省优秀博士学位论文奖。2019年获得国家优秀青年科学基金资助。
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日常生活中,由于不可控拍摄环境(抖动、暗光)及恶劣气候(雨雪雾)等影响,手机摄影或者监控视频往往会伴随着图像质量的退化。任老师的报告主要对面向图像恢复及增强的深度模型进行介绍。分别针对图像去模糊,图像去雾,超分辨等不同增强任务提出针对性的深度网络模型,通过结合传统图像先验知识和深度网络特征学习的方法,对图像质量进行恢复和增强,从而改善图像视觉效果以及计算机视觉系统的智能感知能力。
低秩先验知识约束的去模糊深度模型
三维人脸先验知识约束的去模糊深度模型
自相似性先验知识约束的图像超分辨深度模型
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吴迪, 赵洪田, 郑世宝. 2020. 密集连接卷积网络图像去模糊. 中国图象图形学报, 25(5): 890-899
[DOI: 10.11834/jig.190400]
王欢, 吴成东, 迟剑宁, 于晓升, 胡倩. 2020. 联合多任务学习的人脸超分辨率重建. 中国图象图形学报, 25(2): 231-242
[DOI: 10.11834/jig.190233]
沈明玉, 俞鹏飞, 汪荣贵, 杨娟, 薛丽霞. 2019. 多阶段融合网络的图像超分辨率重建. 中国图象图形学报, 24(8): 1258-1269
[DOI: 10.11834/jig.180619]
李青松, 张旭东, 张骏, 高欣健, 高隽. 2019. RGB-D结构相似性度量下的多边自适应深度图像超分辨率重建. 中国图象图形学报, 24(7): 1160-1175
[DOI: 10.11834/jig.180620]
邱枫, 侯飞, 袁野, 王文成. 2019. 加强边缘感知的盲去模糊算法. 中国图象图形学报, 24(6): 847-858
[DOI: 10.11834/jig.180543]
杨洁, 周洋, 谢菲, 张旭光. 2019. 采用自适应梯度稀疏模型的图像去模糊算法. 中国图象图形学报, , 24(2): 180-191
[DOI: 10.11834/jig.180380]
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往期目录
汪荣贵——机器学习基本知识体系与入门方法
陈强——从Cell封面论文谈AI研究中的实验数据问题
石争浩——从先验到深度:低见度图像增强
行知论坛——南理工行知论坛&图图Seminar:智能画质增强专题
孙显——遥感图像智能分析:方法与应用
章国锋——视觉SLAM在AR应用上的关键性问题探讨
本文系《中国图象图形学报》独家稿件
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