報告人：邬文慧 研究員 深圳大學
報告時間：2024年12月10日（周二）下午14：00
報告地點：bet356手机版唯一官网九龍湖校區計算機樓119室
報告摘要：在低光照或水下等環境下采集到的圖片受客觀成像環境和圖像采集設備的限制，存在低對比度、極低可見度、噪聲或模糊等退化現象，嚴重影響視覺體驗。傳統方法從圖像成像原理出發，基于成像模型提出了一系列圖像增強方法，具有強可解釋性，但過度依賴先驗知識及假設，不僅為模型優化帶來高的複雜度，也難以在不同場景下有較好的泛化性能。近年來成像模型結合深度學習技術在各類退化圖像的增強任務中展現出了良好的性能，也帶來了一些可解釋性的優勢。本報告将介紹當前基于成像模型的深度學習方法在低光照及水下圖像增強方面的主要挑戰，并介紹團隊近兩年的研究成果。
報告人簡介：邬文慧，深圳大學電子與信息工程學院研究員。2019年畢業于香港城市大學，獲博士學位。2020年起于深圳大學電子與信息工程學院電子工程系任教。2021年獲評深圳市孔雀計劃海外高層次人才。主要從事機器學習、圖數據分析、圖像增強等方面的研究，并主持了國家自然科學基金面上項目、青年基金項目、及省市自然科學基金面上項目在内的多項科研項目。
