专家报告 | 恶劣环境下的降质图像复原：从模型先验到数据驱动【中国图象图形学报编委报告视频+65页PPT】
因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次图图的新文章就能及时出现在订阅列表中
对降质图像增强和复原是一个经典的计算机视觉任务。从传统的基于先验和成像模型，到当前的数据驱动，如何解决恶劣成像环境下的图像质量退化问题受到国内外学者的广泛关注，特别是随着深度学习的蓬勃发展，利用深度学习提升降质图像的质量成为近年的研究热点。
图图推荐西安电子科技大学教授，《中国图象图形学报》编委，李云松老师在“恶劣环境图像智能处理技术高端论坛”上的精彩报告——
《恶劣环境下的降质图像复原：从模型先验到数据驱动》
图粉福利：65页PPT，干货满满，文末还有报告文件免费下载方式哦~
报告看点
1. 报告简述了恶劣环境下降质图像复原的研究背景和意义，介绍该领域的研究现状；
2. 在分析降质图像成像模型的基础上，介绍李云松老师团队在图像去雾和水下图像复原方面所做的工作，包括：
基于先验的传统图像复原方法、结合成像模型与深度学习的复原方法等，并与目前主流方法进行了性能对比；
3. 最后对该问题进行总结和展望。
视频回放
回放地址：
https://www.bilibili.com/video/BV1jq4y1s78H
报告内容
作者简介
李云松，西安电子科技大学通信工程学院教授，陕西省图形图象学会副理事长、中国图象图形学会图像应用与系统集成专业委员会主任，《中国图象图形学报》编委。长期从事图像压缩编码和处理方面的应用基础研究和教学工作。
个人主页：
王柯俨，西安电子科技大学通信工程学院副教授，陕西省图象图形学学会理事，中国仪器仪表学会空间仪器分会理事，中国图象图形学学会视觉传感专业委员会及图像应用与系统集成专业委员会委员。长期从事图像压缩与智能处理、图像质量提升方面的应用基础研究和教学工作。
个人主页：
https://web.xidian.edu.cn/kywang/
报告下载
福利来啦！！！
微信搜索“中国图象图形学报”微信公众号
关注并回复关键词
【李云松】
即可免费下载李老师报告文件
直播入群
下场直播何时开始？
如何请讲者答疑解惑？
互动好礼还能抢先领取？
加入【图图Seminar直播群】
及时get最新直播资讯~
关注中国图象图形学报视频号
他们已关注加入我们~~
“低质图像增强”专刊征文
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：秀 秀
指导/审核：梧桐君
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。