近日，第六届国际计算成像会议（CITA2026）暨大湾区人工智能峰会于深圳顺利举办。本次会议聚焦计算成像前沿技术与人工智能创新应用，本次会议由中国光学工程学会主办，汇集全球计算成像领域顶尖专家、青年科研人员与产业界代表，围绕计算光学、智能成像算法、光电硬件、AI‑Science 交叉创新开展深度学术研讨，助力我国计算成像技术创新与产业升级。我院梁金星老师指导的24级和25级研究生李宁、张新楠同学受邀参会。
李宁汇报题目为“Modeling and Analysis of Skin Physiological Parameters Based on Spectral Reconstruction”。该项研究提出一种融合光谱重建与物理光学建模的面部生理参数分析方法，实现对面部皮肤生理参数的无创、定量评估。方法利用光谱重建技术实现面部光谱反射率获取，构建包含表皮层与真皮层的双层皮肤光学模型，采用幂律散射模型描述组织散射特性，并基于K-M理论推导表皮与真皮的辐射传输方程。所提方法能够从RGB图像中实现高精度的光谱重建与生理参数反演，面部各区域发色团浓度及血氧饱和度的空间分布符合生理学先验知识，验证了方法的有效性与合理性。
张新楠汇报题目为“Geometry-Conditioned Pseudo-Enhancement for Low-Light 3D Gaussian Splatting”。针对低光照环境下三维重建存在噪声干扰、伪增强监督可靠性不足，造成暗区结构失真的技术难题，该研究充分挖掘3D高斯泼溅训练过程输出的深度、法线几何先验，提出几何条件化亮度校正与结构感知伪目标融合模块，实现噪声与微弱真实结构的有效区分。通过真实场景与合成数据集上的多组对比及消融实验，验证了算法对暗光区域重建质量的提升效果。该方案可轻量化集成至原生训练流程，推理阶段不引入额外计算开销。报告同时剖析了方法现存局限，对动态低光三维重建的后续研究方向进行展望。
会上，两位同学与专家深入交流，针对模型原理等问题展开探讨，听取专家提出的优化建议。本次参会拓宽了研究生学术视野，促进了计算成像与生物光谱检测方向和3D高斯泼溅重建的思路交流，为后续课题的进一步优化打下良好基础。本次参会不仅展示了课题组在计算成像方向的阶段性研究成果，也学习了领域内最新技术进展。后续团队价格结合本次会议交流收获，继续打磨研究工作，持续推荐课题优化，力争产出更高质量的学术成果。