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校園時(shí)訊

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計(jì)通學(xué)院舉辦圖像處理與計(jì)算光學(xué)成像主題學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)

來(lái)源：計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院

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2025-05-27

近日，計(jì)通學(xué)院在敦雅樓D201舉辦學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)，本次報(bào)告會(huì)邀請(qǐng)學(xué)院張麗娜博士和郝有菲博士分別就圖像處理與計(jì)算光學(xué)成像方向分享前沿研究成果，報(bào)告會(huì)吸引眾多研究生到場(chǎng)學(xué)習(xí)交流。

張麗娜博士主要從事圖像處理、圖像灰度化及文檔圖像二值化等研究。她以“基于線(xiàn)性映射的優(yōu)化彩色圖像灰度化方法研究”為題作報(bào)告，圍繞彩色圖像灰度化中的信息熵和邊緣保留率兩項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)，提出一種新型優(yōu)化方法。報(bào)告深入探討了圖像信息熵與邊緣保留率的理論推導(dǎo)過(guò)程，系統(tǒng)講解目標(biāo)函數(shù)融合參數(shù)選取方法，并分享了自己在研究階段的科研體會(huì)。

郝有菲博士研究方向?yàn)橛?jì)算光學(xué)成像、偏振光傳輸與成像、多模態(tài)融合等。她在報(bào)告中以“人工智能在計(jì)算光學(xué)成像中的應(yīng)用”為題，詳細(xì)介紹了人工智能技術(shù)推動(dòng)計(jì)算光學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的最新進(jìn)展。報(bào)告指出，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，能顯著提升成像質(zhì)量與信息提取能力，并在超分辨率重建、3D重建、壓縮感知等任務(wù)中展現(xiàn)巨大潛力。她還展望了AI與成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)融合的前沿趨勢(shì)，為下一代智能成像提供有益思路。