近日，软件学院举办“智能・软件・未来”论坛第15期：视频压缩与理解系列讲座第4期，邀请西安电子科技大学人工智能学院教授董伟生作题为“低质量图像恢复与识别”的学术报告。

在图像采集与传输过程中，受设备性能、环境干扰等因素影响，低质量图像（如模糊、低分辨率、严重退化图像）广泛存在，其恢复与识别一直是计算机视觉领域的关键挑战——其中图像恢复因存在“病态逆问题”特性，传统方法难以兼顾恢复精度与效率，低分辨率图像超分辨任务则面临速度与效果的平衡难题，严重退化图像的处理更需突破特征提取与噪声抑制的双重瓶颈。针对这些行业痛点，董伟生团队针对不同场景下的低质量图像问题，提出一系列创新性技术方案——针对图像恢复的病态逆问题，设计基于参数化图像模糊核估计方法，精准捕捉图像退化规律，显著提升恢复性能；针对快速图像超分辨需求，研发二值化图像超分辨模型，在保证处理速度的同时，有效保留图像细节信息；针对严重退化图像恢复难题，构建基于生成式先验的图像恢复方法，借助生成模型的特征学习能力，实现退化图像的高质量重建。此外，在低质量图像识别层面，团队还提出基于信息熵的图像特征增强技术与对抗训练方法，强化低质量图像中的有效特征，提升识别任务的准确率与鲁棒性，为解决低质量图像处理全链路难题提供了系统性技术支撑。

董伟生，西安电子科技大学人工智能学院副院长，教育部“长江学者”特聘教授，《SIAM Journal on Imaging Sciences》编委。长期深耕图像视频处理、深度学习与计算机视觉领域，在国际权威期刊与会议发表论文170余篇，谷歌学术引用量超12000次。曾入选国家“优秀青年科学基金”、万人计划“青年拔尖人才”等国家级人才计划，曾获国家自然科学奖二等奖1项（排名第二）、陕西省自然科学一等奖2项、中国电子学会技术发明一等奖1项。

（文/图：高艳博 责任编辑：刘士军）