“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了100余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。

本次“CSIG图像图形中国行”由西北工业大学 电子信息学院/陕西省信息获取与处理重点实验室联合承办，交流主题为“影像智能”。

主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）

承办单位：西北工业大学 电子信息学院、陕西省信息获取与处理重点实验室

会议时间：2025年5月22日 14:00

会议地点：西北工业大学（长安校区）南山苑宾馆太白厅

会议主题：影像智能

执行主席

戴玉超 教授

戴玉超，西北工业大学电子信息学院教授、博士生导师，国家级青年人才，陕西省信息获取与处理重点实验室主任。研究方向为机器视觉与人工智能。主持国家自然科学基金、科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大研究计划子课题、JKW领域基金重点项目等科研项目。近年来在TPAMI、IJCV、ICCV、CVPR、NeurIPS等国际顶级期刊和会议上发表论文70余篇，谷歌学术引用超过14000次，H因子54。获CVPR 2012最佳论文奖（大陆高校30年来首次获得该奖项）、陕西省自然科学奖一等奖、中国图象图形学学学会青年科学家奖、火箭军“智箭火眼”人工智能挑战赛全国冠军、CVPR 2020最佳论文奖提名等奖项。担任APSIPA杰出讲者、China3DV 2025大会共同主席和CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等国际顶级会议领域主席。研究成果应用于航母工程、空中加油、反无人机等。

惠乐 副教授

惠乐，西北工业大学大学准聘副教授。研究方向聚焦于三维场景理解，主要包括三维场景语义与实例分割、三维目标跟踪、三维重建等。主持国家自然科学基金青年项目，入选2024香江学者计划、2023西北工业大学翱翔新星计划，获得2024中国图象图形学学会博士学位论文激励计划提名。主要成果发表在顶级期刊和会议TIP、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等共30余篇论文。长期担任国际人工智能顶刊和顶会TPAMI、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等的审稿人。

特邀专家

个人简介：张磊教授（IEEE Fellow）现为香港理工大学电子计算学系讲座教授，OPPO研究院AI科学家，Y Lab主任。张磊教授长期致力于计算机视觉和图像处理等方向的研究，是底层视觉方面的国际权威学者，谷歌学术引用达115,000余次。张教授是IEEE Trans. on Image Processing（TIP）的高级编委，IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、SIAM Journal of Imaging Sciences等多个国际期刊的编委。从2015年至2025年，张教授连续被评为Clarivate Analytics Highly Cited Researcher。更多信息请参见其个人主页http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/.

报告题目：OPPO研究院Y Lab实验室简介

报告摘要：OPPO研究院Y Lab致力于以先进的AI技术，提升手机影像的品质和使用体验，让普通用户可以轻松扑捉生活之美，以影像刻录多彩人生。本报告会以15分钟的时间，介绍Y Lab的研究范围、发展历程、研究成果和未来方向。我们欢迎热爱AI影像技术的你，以正式员工、科研实习生、或香港理工大学联合培养博士生的身份，加入Y Lab的大家庭。 

个人简介：王立君，大连理工大学未来技术/人工智能学院教授，博士生导师，国自然优秀青年基金获得者，主要研究方向聚焦于视频理解、多模态大模型、深度估计等。主持国自然联合重点、面上和青年项目，入选人社部“博士后创新人才支持计划”和大连市“科技人才创新支持计划”，在本领域顶级学术会议和期刊发表论文40余篇，谷歌学术总引用1万余次。相关研究成果获得辽宁省科技进步一等奖，中国图象图形学学会自然科学二等奖，教育部自然科学二等奖，中国图象图形学学会优秀博士论文奖，以及辽宁省优秀博士论文奖。连续三年获得VOT国际视觉跟踪竞赛冠军。担任中国科协《科技导报》青年编委，VALSE执行委员，CCF-CV与CSIG-MV专委会执行委员等。

报告题目：单目图像深度估计与分割多任务模型

报告摘要：单目深度估计与图像多语义分割是计算影像领域的重要支撑技术，对手机影像处理的质量具有重要影响。两个任务同属像素级预测问题，且具有较强的相关性。因而，如何更好的发挥两者关联性，实现更加协同化的预测与感知是本领域长期以来的研究热点。针对上述问题，本次报告将从模型架构、训练方式与损失函数等角度介绍深度估计与分割多任务框架研究进展，并对未来发展趋势进行探讨。

个人简介：顾舒航，电子科技大学教授，国家级青年人才。博士毕业于香港理工大学，后加入苏黎世联邦理工学院任博士后研究员。长期从事人工智能与计算机视觉方面的研究，主要围绕图像复原与增强、图像压缩、图像生成等底层视觉问题展开研究。发表中科院一区期刊/CCF-A类会议论文50余篇，谷歌学术16000余次。近年来，入选国家高层次青年人才计划，主持国家自然科学基金面上项目、四川省创新群体项目以及多项横向课题。曾获得中国人工智能学会吴文俊人工智能奖自然科学一等奖（第三完成人），北京市科学技术奖自然科学一等奖（第三完成人），多次入选斯坦福大学全球顶尖科学家榜单。

报告题目：视觉信号增强与压缩关键技术

报告摘要：视觉信号的高效采集与传输是智能视觉处理领域的基础问题。近年来，深度学习在视觉信号增强与压缩研究中取得了突破性的进展，促进了相关技术在实践应用中的落地。结合报告人近年来在基于人工智能的图像信号处理领域的工程实践，本报告围绕智能图像增强与压缩应用中的关键技术，从高效网络结构设计、高效模型训练以及生成式感知保真处理三个方面，介绍报告人近期在相关领域取得的研究进展。 

个人简介：刘笑宏，上海交通大学计算机学院副教授，博士生导师。博士毕业于加拿大麦克马斯特大学，研究方向为计算机视觉、多媒体信息处理，现已在国际顶级会议与期刊上发表学术论文80余篇，其中CCF-A类或中科院一区论文40余篇，Google学术引用3000余次。入选2022年上海市领军人才（海外）、2022年上海市浦江人才、2024年微软亚洲研究院铸星计划，获得2021年国家优秀自费留学生奖学金。主持国家自然科学基金青年科学基金项目、“交大之星”医工交叉研究基金青年项目，参与国家自然科学基金重点项目2项，承担华为、腾讯、美团等企业的技术研发项目，荣获华为“火花奖”。担任多媒体领域知名期刊ACM TOMM副主编、中国图象图形学学会青年工作委员会委员、上海市计算机学会计算机视觉专委会副秘书长。

报告题目：生成式图像增强

报告摘要：生成式图像增强是一种利用生成模型提升图像视觉质量的方法，近年来在低光照增强、图像去雾、超分辨率重建等任务中取得了显著进展。与传统的图像增强方法不同，生成式方法通过引入深度生成模型学习复杂的图像先验，从而实现更自然、更真实的视觉增强效果。该类方法不仅关注图像的低层次细节恢复，还在感知质量方面展现出优越性。此外，生成式图像增强正逐步从监督学习向无监督、多模态增强方向扩展，为实际应用中的图像质量提升提供了新的思路和技术路径。

活动日程安排

交通信息

西安咸阳国际机场 → 西北工业大学（长安校区）南山苑宾馆

▪ 地铁：地铁14号线从机场站到西安北站，地铁2号线从西安北站到钟楼站，转地铁6号线从钟楼站到西安国际医学中心站，然后打车到目的地。全程约2小时30分钟。

▪ 打车：全程约65分钟。

西安北站 → 西北工业大学（长安校区）南山苑宾馆

▪ 地铁：地铁2号线从西安北站到钟楼站，转地铁6号线从钟楼站到西安国际医学中心站，然后打车到目的地。全程约1小时50分钟。

▪ 打车：全程约55分钟。

西安站 → 西北工业大学（长安校区）南山苑宾馆

▪ 地铁：地铁4号线从西安站到大差市站，转地铁6号线从大差市站到西安国际医学中心站，然后打车到目的地。全程约1小时30分钟。

▪ 打车：全程约55分钟。

联系方式

承办方联系人：

惠老师 huile@nwpu.edu.cn

主办方联系人：

王老师  010-82544754   info@csig.org.cn