专家报告 | 融合数据先验知识的智能图像增强
点击中国图象图形学报→主页右上角菜单栏→设为星标
图像增强与智能服务
深度学习算法具有很强的学习能力，但是严重依赖训练数据，且模型通常较为复杂。传统图像先验知识能够反映图像客观存在的内在规律性。如何融合图像先验知识和深度学习网络，指导设计结构简单的网络，并提升模型鲁棒性呢？
图图今日分享中国科学院信息工程研究所任文琦副研究员在5月15日“大数据与人工智能”云论坛上的专家报告——“融合数据先验知识的智能图像增强”，在报告中任老师详细介绍了融合数据先验知识的智能图像增强算法及其在图像去模糊、去雾、超分辨等中的应用。
专家简介
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，《中国图象图形学报》特邀审稿专家，主要研究方向包括图像恢复与增强等。在IEEE TPAMI/TIP、IJCV、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，并荣获北京市图象图形学会及中国计算机学会优秀博士学位论文奖。
E-mail: renwenqi@iie.ac.cn
个人主页：
相关论文
Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Jinshan Pan, et al. Image Deblurring via Enhanced Low-Rank Prior, IEEE TIP, 25(7), 3426-3437, 2016
Wenqi Ren, Lin Ma, Jiawei Zhang, et al. Gated Fusion Network for Single Image Dehazing, IEEE CVPR, Salt Lake City, Jun. 2018
Wenqi Ren, Jiawei Zhang, Lin Ma, et al. Deep Non-Blind Deconvolution via Generalized Low-Rank Approximation, Advances in Neural Information Processing Systems NeurIPS, Montreal, Canada, Dec. 2018
Qingbo Wu, Wenqi Ren, and Xiaochun Cao, Learning Interleaved Cascade of Shrinkage Fields for Joint Image Dehazing and Denoising, IEEE TIP, vol. 29, pp. 1788-1801, 2019
Wenqi Ren, Jiaolong Yang, Senyou Deng, et al. Face Video Deblurring using 3D Facial Priors, IEEE ICCV, Seoul, Korea, 2019
Wenqi Ren, Jingang Zhang, Xiangyu Xu, et al.Deep Video Dehazing with Semantic Segmentation，IEEE TIP, 28(4): 1895-1908, April 2019
黄鐄, 陶海军, 王海峰. 2019. 条件生成对抗网络的低照度图像增强方法. 中国图象图形学报, 24(12): 2149-2158.
毛东月, 谢正祥, 贺向前, 贾媛媛, 周丽华. 2017. 自适应双向保带宽对数变换及低照度图像增强[J]. 中国图象图形学报, 22(10): 1356-1363.
余春艳, 徐小丹, 林晖翔, 叶鑫焱. 2017. 应用雾天退化模型的低照度图像增强[J]. 中国图象图形学报, 22(9): 1194-1205.
郭继昌, 李重仪, 郭春乐, 陈善继. 2017. 水下图像增强和复原方法研究进展[J]. 中国图象图形学报, 22(3): 273-287.
汪荣贵——机器学习基本知识体系与入门方法
知网在线教学服务平台：
http://k.cnki.net/CInfo/Index/5063
陈强——从Cell封面论文谈AI研究中的实验数据问题
知网在线教学服务平台：
http://k.cnki.net/CInfo/Index/4977
活动预告
主题：从先验到深度：单幅低可辨图像智能增强技术研究进展
时间：5月31日19:00-20:30
敬请期待.....
专家报告 | 基于图深度学习的网络时空数据建模与预测
专家推荐 | 社交媒体多模态表示学习
专家报告 | 优化抠图：背景去无踪，前景更出众
前沿进展 | 多媒体信号处理的数学理论
中国卫星遥感回首与展望
单目深度估计方法：现状与前瞻
目标跟踪40年，什么才是未来？
算法集锦 | 深度学习如何辅助医疗诊断？
10篇CV综述速览计算机视觉新进展
算法集锦|深度学习在遥感图像处理中的六大应用
专家推荐|高维数据表示：由稀疏先验到深度模型
专家报告 | AI与影像“术”——医学影像在新冠肺炎中的应用
专家推荐|真假难辨还是虚幻迷离，参与介质图形绘制让人惊叹！
学者推荐 | 深度学习与高光谱图像分类【内含PPT 福利】
专家报告|深度学习+图像多模态融合
专家报告 | 类脑智能与类脑计算
实战例题！200+PPT带你看懂监督学习
118页PPT！机器学习模型参数与优化那些事儿~
专家开讲 | 机器学习究竟是什么？
Hinton，吴恩达，李飞飞 ！大师深度学习课程集锦
羡慕别人中了顶会？做到这些你也可以！
如何阅读一篇文献？
共享 | SAR图像船舶切片数据集
资源分享| 不知道如何获取最新的算法资讯？快来这里看一看
资源分享|热门IT资讯号推荐
《中国图象图形学报》2020年第4期目次
《中国图象图形学报》2020年第3期目次
《中国图象图形学报》2020年第2期目次
《中国图象图形学报》2020年第1期目次
本文系《中国图象图形学报》独家稿件
内容仅供学习交流
版权属于原作者
欢迎大家关注转发！
编辑：韩小荷
指导：梧桐君
审校：夏薇薇
总编辑：肖 亮
声 明
欢迎转发本号原创内容，任何形式的媒体或机构未经授权，不得转载和摘编。授权请在后台留言“机构名称+文章标题+转载/转发”联系本号。转载需标注原作者和信息来源为《中国图象图形学报》。本号转载信息旨在传播交流，内容为作者观点，不代表本号立场。未经允许，请勿二次转载。如涉及文字、图片等内容、版权和其他问题，请于文章发出20日内联系本号，我们将第一时间处理。《中国图象图形学报》拥有最终解释权。
与你同在
前沿 | 观点 | 资讯 | 独家
电话：010-58887030/7035/7418
网站：www.cjig.cn
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员