中国图象图形学学会博士/硕士学位论文激励计划旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，分享激励计划入选者的科研故事，学会近日对2025年度CSIG硕士学位论文激励计划的入选者刘焰锋进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：首先非常感谢您接受我们的采访，请先向大家介绍一下自己：

我叫刘焰锋，2024年硕士毕业于西北工业大学，现为武汉大学计算机学院博士研究生，主要从事计算机视觉与遥感影像处理研究。作为一名刚踏入科研领域的青年研究生，非常荣幸能入选2024年度CSIG硕士学位论文激励计划，感谢学会对我研究工作的认可。

问题二：请问您在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

作为一名刚踏入科研领域的青年研究生，我始终牢记恩师王琦教授的教诲："多看多做"、"把事情做到极致"。在科研实践中，我深刻体会到：

首先，系统性文献阅读是科研的基础。只有通过对领域内经典文献和前沿成果的持续追踪，才能准确把握技术发展脉络，挖掘现有研究的不足，从而找到有价值的创新切入点。

其次，计算机科学的研究并不是纸上谈兵。在深入理解论文理论的同时，要坚持研读优秀开源代码，通过复现实验来深化对技术细节的掌握。这种理论与实践相结合的方式，可以快速进步并大大提高研究效率。

最后，科研工作需要持之以恒的投入。导师常常教诲要以"十年磨一剑"的态度要求自己，保持坐冷板凳的定力。只有保持长期专注的研究态度，才能在持续积累中实现突破。

衷心祝愿各位同行在科研道路上不断前进，取得丰硕成果！

问题三：请对您的论文进行简要介绍

论文研究了面向光学遥感场景的显著目标检测算法，论文的主要工作有：

1) 针对遥感成像机制引起的低对比度和复杂背景，以及显著目标不规则拓扑和边缘模糊的问题，提出了基于混合编码与特征对齐的遥感显著目标检测算法，提升了模型对于不规则拓扑、模糊边缘和多尺度遥感显著目标的准确识别。

2) 针对低分辨率遥感影像因上下文信息不足而导致的目标完整性辨别难的问题，提出了基于超分协助与任务融合引导的显著目标检测算法，实现了从低分辨率遥感影像到高分辨率显著目标检测图的高效推理和识别。

 3) 针对现有光学遥感显著目标检测方法忽略了显著目标所处的场景信息而引起的目标错检问题，提出了基于场景知识引导的显著目标检测算法，实现了从场景理解到显著目标检测的跨任务知识迁移。

问题四：在您论文筹备过程中遇到的最大的挑战是什么？是怎样克服的呢？

在科研工作中，我常常面临因知识储备不足和研究经验有限而难以系统把握研究全流程的困境。每当此时，我都会主动寻求资深博士或博士后师兄的指导，通过深入交流来纠正认知偏差、拓展研究思路。这种与经验丰富者的学术对话，往往能帮助我突破思维局限，显著提升研究效率和质量，使原本模糊的研究路径变得清晰可操作。

问题五：获奖感言（/对导师说的话）：

在此，我要向我的恩师王琦教授致以最诚挚的谢意。2020至2024年间，王老师以其开阔的胸襟和独到的育人理念，不仅给予我充足的科研时间，更在选题方向上赋予我百分百的自由度。这种开放包容的指导方式极大地激发了我的科研热情与主观能动性，使我得以心无旁骛地投入学术研究。导师不仅以其励精图治的科研态度为我树立了崇高的榜样，更通过言传身教培养了我的学术品格。"高山安可仰，徒此揖清芬"——王老师严谨治学的精神永远是我仰望的高山。虽自愧非千里之才，却幸得伯乐知遇之恩。每念及导师在科研资源、学术指导方面的无私付出，以及平日里的信任与鼓励，便深感这份知遇之情的珍贵。您为我提供的广阔平台、给予的悉心栽培，都成为我成长路上最宝贵的财富，这份师恩，学生永志不忘。