CCF-腾讯犀牛鸟基金中期技术沙龙系列分享（一） 图像增强与质量评价

从本周开始我们将举办CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金）技术沙龙系列分享活动，邀请犀牛鸟基金青年老师和腾讯技术团队分享机器学习、计算机视觉、知识图谱、信息安全等领域的前沿工作。

6月16日（明日）19:00，我们将在线上举办首场学术报告，届时将邀请中科院信息工程研究所任文琦老师和香港城市大学马柯德老师共话图像增强与质量评价的相关工作。

日常生活中，由于不可控拍摄环境（抖动、暗光）及恶劣气候（雨雪雾）等影响，手机摄影或者监控视频往往会伴随着图象质量的退化。任文琦老师将对面向图像恢复及增强的深度模型进行介绍。分别针对图像去模糊，图像去雾，超分辨等不同增强任务提出针对性的深度网络模型，通过结合传统图像先验知识和深度网络特征学习的方法，对图像质量进行恢复和增强，从而改善图像视觉效果以及计算机视觉系统的智能感知能力。

另一方面，图像质量评价领域经历了均方误差超过50年的统治，到15年前结构相似性的转变，再到近5年来基于端到端深度学习的兴起，未来该领域研究又将如何发展，值得思考。马柯德老师的报告将首先回顾近20年来全参考图像质量评价的进展，并重点指出大多数算法在设计过程中的一个共同缺陷；然后介绍一个全新的能同时度量结构相似性与纹理相似性的全参考图像质量评价算法；最后，探讨如何基于生成式分析的思想检验全参考图像质量评价算法的泛化性。

欢迎大家转发，我们明晚相约腾讯wiz听报告，直播链接为https://www.withzz.com/live/187。

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