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我院碩士研究生在國(guó)際頂級(jí)期刊《IEEE TMM》發(fā)表最新研究成果

發(fā)布者:人工智能發(fā)布時(shí)間:2026-04-09瀏覽次數(shù):200分享

  近日,我校人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)院在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域取得重要研究進(jìn)展。2022級(jí)碩士研究生楊仁濤(導(dǎo)師:王曉峰、鄒樂(lè))與吳志澤教授為論文共同第一作者,王曉峰教授、鄒樂(lè)教授為通訊作者,合作完成的學(xué)術(shù)論文 “DHSNet: Denoised-Modulated Hybrid-Semantic Scale-Aware Network for Low-Light Image Enhancement” 被國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與多媒體領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊 《IEEE Transactions on Multimedia》(IEEE TMM)正式錄用。

  在低光條件下拍攝的圖像通常存在對(duì)比度低、顏色失真和噪聲等問(wèn)題,這不僅影響了人類(lèi)的視覺(jué)感知,也嚴(yán)重阻礙了目標(biāo)檢測(cè)、分類(lèi)和分割等下游機(jī)器視覺(jué)任務(wù)?,F(xiàn)有的基于Retinex理論或深度學(xué)習(xí)的低光圖像增強(qiáng)方法在處理這些圖像損壞時(shí)仍存在明顯不足,其主要問(wèn)題在于這些算法在增強(qiáng)亮度的同時(shí),往往會(huì)引入或放大噪聲和偽影。

  針對(duì)上述挑戰(zhàn),團(tuán)隊(duì)提出了一種名為 DHSNet 的新型單階段低光圖像增強(qiáng)方法。該方法創(chuàng)新性地集成了基于信噪比的去噪機(jī)制,在預(yù)處理階段有效抑制固有噪聲并與原始輸入進(jìn)行調(diào)制融合,大幅提升了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性;在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了采用循環(huán)跳躍連接金字塔結(jié)構(gòu)的混合語(yǔ)義尺度感知模塊,通過(guò)跨層級(jí)提取并動(dòng)態(tài)融合多尺度特征,精準(zhǔn)引導(dǎo)光照校正并修復(fù)圖像退化問(wèn)題;此外,網(wǎng)絡(luò)中引入的光照局部注意力塊通過(guò)構(gòu)建局部全連接層,在有效減少計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)的同時(shí),顯著增強(qiáng)了模型的非線(xiàn)性變換能力與光照分布的校正精度。在多個(gè)公開(kāi)的低光圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的廣泛實(shí)驗(yàn)表明,DHSNet在去除噪聲、保留復(fù)雜細(xì)節(jié)以及恢復(fù)退化結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)卓越,定性和定量指標(biāo)均顯著優(yōu)于現(xiàn)有最先進(jìn)方法,并在無(wú)參考圖像增強(qiáng)及低光目標(biāo)檢測(cè)等高級(jí)視覺(jué)任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的泛化能力與極高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

  該論文的順利錄用,標(biāo)志著我院在人工智能與多媒體圖像處理領(lǐng)域的科研水平與研究生培養(yǎng)質(zhì)量邁上了新臺(tái)階。本研究由合肥大學(xué)人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)院作為第一完成單位,并聯(lián)合了中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)及英國(guó)愛(ài)丁堡龍比亞大學(xué)的頂尖學(xué)者共同合作完成。

  論文鏈接:https://doi.org/10.1109/TMM.2026.3664955

  期刊簡(jiǎn)介:《IEEE Transactions on Multimedia》(簡(jiǎn)稱(chēng) IEEE TMM)是電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)出版的多媒體計(jì)算與技術(shù)領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際旗艦期刊。該期刊被中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心列為 SCI 計(jì)算機(jī)科學(xué)大類(lèi)一區(qū)(Top 期刊)、位列 JCR Q1 區(qū),同時(shí)是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)推薦的 A 類(lèi)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊,最新影響因子(Impact Factor)為 9.7。該期刊側(cè)重于多媒體系統(tǒng)、圖像與視頻處理及人工智能前沿應(yīng)用,在國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)界具有廣泛的影響力。

(人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)院 撰稿:鄒樂(lè) 初審:嵇圣硙 復(fù)審:吳志澤 終審:胡萍)