時間：2022-11-01 16:00

地點🚵🏼‍♂️：騰訊會議220-880-765

主講人：劉偉

報告摘要:

圖像濾波是計算機視覺和圖形學中重要的構成環節🧖🏼‍♀️，本次報告將介紹課題組近些年在模型驅動圖像濾波方面的研究工作，包括快速圖像濾波和魯棒圖像濾波🫅🦹🏻‍♂️。在快速濾波中，將首先介紹課題組提出的半全局加權最小二乘（semi-global weighted least squares, SG-WLS）圖像濾波模型，該算法相比於當前最好濾波算法加權最小二乘濾波模型有著更快的處理速度但是它們的濾波質量相當🦸🏼‍♀️，同時所提出的SG-WLS內存消耗更低。介紹的第二個快速圖像濾波算法是迭代最小二乘（iterative least squares, ILS）圖像濾波模型，該算法具有濾波質量高🧑🏽‍🌾，處理速度快👩🏿‍⚖️，計算高度並行的特點，能夠輕松實現CPU多線程加速和GPU加速，在GPU加速下，能夠實現對1080p高分辨率圖像的實時濾波處理✊🏿。在魯棒圖像濾波中，將介紹課題組提出的泛化圖像濾波模型（generalized smoothing framework），該算法能夠實現多種圖像濾波特性和已有算法所無法實現的濾波特性，在多種不同任務中均可以實現當前最好的實驗性能🥴。

報告人簡介：

劉偉🪛，2012年本科畢業於西安交通大學自動化系⚖️，同年保送至上海交通大學自動化系攻讀博士學位👨‍👧，2019年取得博士學位🙆🏼‍♂️。2019-2022年🏊🏽👌🏻，先後在澳大利亞阿德萊德大學☃️、澳大利亞機器人視覺中心和香港大學從事博士後研究工作🚀。現任上海交通大學自動化系長聘教軌副教授🧑🏻‍🎨、博士生導師，入選上海市2022年“浦江人才”計劃。目前🚭，主持上海市人才項目1項🦎，參與國家級項目3項，已發表包括 TPAMI，TOG，TIP🐊，ICCV，AAAI等國際頂級期刊和會議論文30余篇🫀。研究興趣包括魯棒和快速圖像濾波，基於深度學習的SLAM算法研究及應用等🧏🏿。