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CSIG 图像图形中国行-西北工业大学-92

2022-08-31


2022年8月26日,“CSIG图像图形中国行”以线上召开的形式来到西北工业大学,本次活动由中国图象图形学学会(CSIG)主办,CSIG机器视觉专委会和西北工业大学承办,陕西省信息获取与处理重点实验室协办。

西北工业大学戴玉超教授主持会议,西北工业大学电子信息学院院长王伶教授致欢迎辞,CSIG机器视觉专委会主任林宙辰教授代表学会及专委会致辞,西北工业大学电子信息学院何明一教授代表陕西省信息获取与处理重点实验室致辞。西安电子科技大学陈渤教授、国立清华大学林嘉文教授、北京大学施柏鑫研究员、湖南大学周易教授和日本东京大学郑银强教授受邀作报告,本次会议交流主题为“面向非常规相机的视觉感知”,得到了广泛关注,吸引了来自多所高校200余位师生在线参会。

 

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图 1 戴玉超教授主持会议

 

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 2 王伶院长致辞


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图 3 林宙辰教授致辞


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图 4 何明一教授致辞


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图 5 嘉宾合影

 

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图 6 陈渤教授作报告

来自西安电子科技大学的陈渤教授在此次会议上作了题目为“视频单曝光压缩成像中的动态特性”的报告,从时序建模的角度,讲述了如何在单目、双目单曝光压缩成像系统中进行视频动态特征捕获,实现快速高质量的视频重建。并进一步讨论了在大场景下重建算法所面临的实用性挑战,从不同角度(可逆网络、元学习)提出相应解决思路。

 

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图 7 林嘉文教授作报告 

来自国立清华大学的林嘉文教授进行了题为“Making the Invisible Visible: Toward High-Quality Deep THz Computational Imaging”的报告,讲述了太赫兹成像的应用背景,详细探讨了如何利用太赫兹的强度和相位图像的互补信息来突破太赫兹成像的限制,介绍了一种新的物理方法引导的深度神经网络模型来实现有效的实现太赫兹图像复原,展示了搭建的实验装置和数据库,取得了较好的实验结果。

 

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图 8 施柏鑫研究员作报告

来自北京大学的施柏鑫研究员带来了题为“神经形态事件与传统图像的互补增强机制”的报告。报告主要涉及事件相机与传统相机融合并互补增强成像质量的计算摄像方法与系统,一方面介绍了传统图像如何增强事件信号的质量,对其进行去噪、超分辨率操作并建立其与传统图像的关键点匹配,另一方面,介绍事件信号如何引导传统图像的超分辨率、去模糊以及应用于卷帘快门果冻效应的消除。

 

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图 9 周易教授作报告

来自湖南大学的周易教授带来了题为“Towards Advanced Perception and Navigation with Neuromorphic Vision Sensors”的报告。报告指出了事件相机用于高速和高动态范围成像环境下的机器人视觉导航的优点,介绍了事件相机的主要应用场景,并详细讲述了基于事件信息的感知和导航的相关工作,包括基于事件相机的三维感知、动态场景理解和SLAM等方面。

 

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图 10 郑银强教授作报告

来自日本东京大学的郑银强教授带来的报告题目为“Making Rolling Shutter Distortion Correction Easier”。报告介绍了常见的消费数字相机在对快速运动物体拍摄时产生的卷帘失真效应,并指出了现有方法在处理卷帘失真方面面临的效率和泛化性方面的问题,提出了新的解决思路,详细讲解了利用全局重置特征将失真校正转化为去模糊问题,并利用双向卷帘同时进行失真校正和插帧的方法。

 

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图 11 提问讨论环节

在提问环节,参会人员就自己感兴趣的问题向报告的专家进行了提问,各位报告专家分别进行了详细的解答,使他们加深了对相关内容的理解,以及学科发展前沿的了解。


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图 12 会议尾声

在会议尾声,西北工业大学戴玉超教授进行了活动总结,再次感谢了五位专家的精彩报告与学术分享,同时感谢了参会人员的热情参与和高质量提问,最后感谢了中国图象图形学学会及CSIG机器视觉专委会对本次活动的大力支持。本次“CSIG图像图形中国行”在线会议圆满结束。