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物理与光电工程学院大三本科生受邀赴韩国参加ICASSP国际学术会议 2024-05-12 近日，我校物理与光电工程学院李小松博士指导的2021级本科生黎熹来同学以第一作者身份在国际会议ICASSP上作了题为《SAMF: small-area-aware multi-focus image fusion for object detection》的学术报告，李小松博士为通讯作者，佛山科学技术学院为唯一单位。黎熹来同学于2024年4月16-20日赴韩国首尔参加会议，并受邀在分会场作口头报告。这也是佛山科学技术学院在读本科生首次受邀赴国外参加计算机视觉高水平学术会议并作分会场报告。
图1 黎熹来同学于2024年4月19日在首尔会场的照片
图2 黎熹来同学在分会场做口头报告照片（报告时间为2024年4月18日） ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing) 是国际声学、语音和信号处理会议。是由 IEEE 主办的全世界最大的、也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议，具有权威、广泛的学界及工业界影响力，备受 AI 领域研究学者的热议和关注，ICASSP在CCF学术推荐列表中被认定为B类会议。 光学镜头景深的有限性使得光学成像设备难以满足对场景中的所有目标物体清晰成像，由此产生同时含有聚焦和模糊信息的多聚焦图像。作为一种重要的图像处理和信息融合技术，多聚焦图像融合近年来受到计算机视觉领域国内外学者的广泛关注。该技术把来自同一场景的不同多聚焦源图像进行充分综合，得到该场景的全聚焦融合图像。融合图像能为目标检测、分割、跟踪等任务提供重要技术支撑，该技术在自动驾驶、缺陷检测、公共安防、生物成像等重要领域具有广泛应用。
论文针对当前多聚焦图像融合技术难以准确判断源图像中的小面积区域聚焦属性，导致融合结果过渡区域融合错误问题，提出一种基于显著性检测和多区域分割的小区域感知多聚焦图像融合方法，能有效区分源图像中的聚焦区域、离焦区域，同时能高质量完成平滑区域以及边界区域的融合。同时，论文还构建了针对小区域的多聚焦图像的数据集。大量融合实验的主客观评价结果一致表明所提方法优于最新的多聚焦融合技术。同时，实验也证明所提方法对目标检测任务具有促进作用。该项工作的所有代码和数据均已开源。
图3所提出的小区域感知多聚焦图像融合模型(ICASSP 2024, Oral) 黎熹来同学为2021级光电信息工程（创新实验班）本科生，研究兴趣为图像融合与图像复原，在其班主任李小松博士的指导下，目前已以第一作者身份发表5篇SCI（4篇中国科学院二区，1篇中国科学院三区）和2篇高水平国际会议论文（WACV与ICASSP），授权发明专利4项，获2023年“挑战杯”省赛一等奖（排名第一）。主持大学生创新创业训练计划国家级项目、学生学术基金重点项目、以及实验室创新基金项目。
该项研究受到国家自然科学基金项目(Nos. 62201149, 62271148)、广东省区域联合基金-地区培育项目(No. 2023A1515140077)、广东省自然科学基金–面上项目(No.2024A1515011880)、广东省教育厅特色创新项目(自然科学类)（ No. 2023KTSCX127)、以及佛山市重点领域攻关项目 (No. 2120001008558) 的联合支持。
（物理与光电工程学院）
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