专家报告|图像复原难？“自身”找原因！

图图带来天津大学任冬伟博士在【行知论坛】智能画质增强主题学术直播中的报告及回放视频：《Learning from “Self” for Image Restoration》,由南京理工大学潘金山教授特别推荐。

报告针对下面两个问题，讨论如何在底层图像复原任务中挖掘“自身”信息。

• 对于图像盲去模糊问题，提出了直接从模糊图像“自身”学习模糊核和清晰图像先验的复原模型，相较于卷积神经网络能够有效学习清晰图像先验，全连接网络更适用于学习模糊核先验。

• 对于低质量人脸图像增强问题，提出了基于多张“自身”高质量图像的人脸引导复原模型，包括最优姿态图像的选择及其对齐、自适应特征融合策略等。
  

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报告内容

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直播回放地址

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知网回放地址：

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嘉宾介绍

报告嘉宾：任冬伟，天津大学智能与计算学部助理教授。主要研究方向为计算机视觉，包括图像去模糊、去噪和去雨以及物体检测等。在TPAMI、TIP、CVPR、AAAI等国际期刊和会议发表十余篇论文。

个人主页：

https://csdwren.github.io/

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。

个人主页：

https://jspan.github.io/

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学报相关论文

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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