2024年10月9日下午15:00，我校在崇真楼南楼A4030举行了第673期阳光论坛，特邀来自西北工业大学田春伟副教授作“基于显著性结构信息的图像去噪方法”的讲座。本次论坛由计算机与人工智能学院副院长彭涛教授主持，计算机与人工智能学院科研带头人以及全体研究生共同参与。
在讲座中，田春伟副教授从多个研究方向切入，深入探讨了如何利用深度学习方法提升图像去噪效果。他首先介绍了基于注意力卷积神经网络的图像去噪方法研究，该方法通过引入注意力机制，能够更加精准地捕捉图像中的显著性结构信息，有效过滤噪声并保留关键细节，提高了图像的清晰度和还原度。
随后，田教授进一步分享了基于交叉Transformer卷积神经网络的图像去噪方法研究。他指出，Transformer结构近年来在自然语言处理领域取得了重大突破，通过将其与卷积神经网络结合应用于图像处理领域，能够更好地建模图像的全局依赖关系，从而实现更加精准的去噪效果。
最后，田教授还介绍了基于多阶段小波变换卷积神经网络的图像去噪方法研究。该方法将传统的小波变换与现代卷积神经网络相结合，分阶段处理不同频率的信息，从而在更深层次上去除噪声的同时保留图像细节。这种多尺度的处理方式能够显著提高图像去噪的效果。
简介：
田春伟，西北工业大学副教授，博士生导师，2021年1月博士毕业于哈尔滨工业大学。空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室成员，香港城市大学 Research Fellow。连读三年入选全球前2%顶尖科学家榜单、多项省级人才、多项市级人才、西北工业大学翱翔新星等。
研究方向为视频/图像复原和识别、图像生成。在IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TSMC、IEEE TGRS、IEEE TCSVT、IEEE TIV、Pattern Recognition、Neural Networks、Information Fusion和ICASSP等国际期刊和国际会议上发表论文70余篇、专著3本。6篇ESI高被引论文，3篇ESI热点论文、4篇顶刊封面论文、5篇国际超分辨领域Benchmark List、1篇国际信号处理学会Blog论文、3篇国际最大的开源代码平台GitHub 2020具有贡献代码、1篇论文技术被美国医学影像公司购买商用、1篇论文技术被日本工程师应用于苹果手机上等。担任CAAI Transaction on Intelligence Technology， Defence Technology等多个SCI期刊的编委、担任IEEE TFS、IEEE TCE等期刊的GE。