当地时间6月16日，一年一度的“计算机视觉与模式识别会议”（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2019，CVPR 2019）在美国长滩拉开帷幕。作为计算机视觉领域的三大顶会之一，CVPR 2019 吸引全球超过9200位顶尖专家、学者以及产业界人士，共同推进计算机视觉技术的发展与落地。值得一提的是，在本次大会的 NTIRE 2019 挑战赛上，旷视研究院力压群雄，一路过关斩将，最终夺得了 NTIRE 2019 真实图像降噪比赛 “Raw-RGB” 组的世界冠军。

1️⃣ 讲者介绍

范浩强：清华大学交叉信息学院毕业，主要研究方向为计算摄影和人脸安全，在CVPR/ICCV/AAAI/ACMM 等顶级学术会议上发表学术论文20 篇。300 Faces in-the-Wild Challenge(ICCV 2013) /FDDB/LFW 等多项挑战赛冠军。

报告题目：计算摄影学引介

报告摘要：赶超人眼，揭开计算摄影学新篇章计算的力量，到底为相机成像带来了哪些质的变化？面向端上的计算摄影学又有哪些机遇与挑战？利用最新深度学习的方法，我们将向“人眼”级的成像系统发起新的冲击。

2️⃣ 讲者介绍

陈嘉晖：2019年获北京航空航天大学博士，专业计算机科学与技术，主要研究方向为多目标跟踪。现工作于北京旷视科技有限公司，从事计算机低层视觉相关研究。

报告题目：数字图像前世今生

报告摘要：随着手机及相机的飞速发展，给人们的摄影创作带来了极大的便利和自由。我们每天几乎时时刻刻都在接触着数字图像，包括手机里的照片、网页上的风景等等，我们似乎对数字图像很熟悉。于是渐渐的对什么是数字图像、数字图像从哪里来、数字图像有哪些经典任务这些话题产生了兴趣。本报告主要包括两个部分数字图像的“前世”与“今生”：前世部分主要介绍传感器信号是如何一步一步通过信号处理形成数字图像；而今生部分则包括一些数字图像处理的经典任务，包括图像降噪、图像宽动态、图像超分辨等。

Spotlight：

从信号到图像的处理过程；
数字图像处理的经典任务及简介。

3️⃣ 讲者介绍

汪彧之：2017 年获清华大学电子工程系博士学位，现工作于清华大学计算机系，主要研究方向为图像降噪、画质增强等。

报告题目：手持夜景是如何练成的

报告摘要：当夜幕降临，华灯璀璨的城市夜景是绝佳的摄影创作主题。但整体的光线不足、灯光与黑暗的强烈对比使得手机等设备难以通过常规方法拍摄出令人满意的照片。近年来，不少手机都内置了手持夜景拍摄功能。本报告将介绍手机实现手持夜景拍摄的原理、挑战与关键算法，包括多帧合成、图像降噪等。

Spotlight：

多曝光图像合成；
图像降噪。

3️⃣ 论文推荐

引用：Narasimha R , Batur A U . A real-time high dynamic range HD video camera.[C]// Computer Vision & Pattern Recognition Workshops. IEEE, 2015.

推荐理由：动态范围压缩是数字图像成像过程中的重要组成部分。其主要原因是普通的照片大多是以8bit保存，但是相机传感器的输出通常是10bit或者12bit，甚至更高。如何将高bit数的图像以低bit位保存显得尤为重要。本文提出了一种局部动态范围压缩的通用范式，该范式能够广泛应用于各种动态范围压缩算法。

—— 陈嘉晖

引用：Liu S , Tan P , Yuan L , et al. MeshFlow: Minimum Latency Online Video Stabilization[C]// European Conference on Computer Vision. 2016.

推荐理由：视频防抖是摄像机的一项重要功能，其主要目的是使得摄像机拍摄出来的视频减少受到摄像机抖动而产生的图像剧烈变化。由于视频的高实时性，所以对于防抖算法的时间性能要求较高。该论文提出了一种低延迟的实时防抖算法，其主要贡献来源于其提出的Mesh Flow对齐方法。该方法除了能够应用于视频防抖，还能应用在视频降噪等其他方面。

—— 陈嘉晖

引用：Polesel A . Image enhancement via adaptive unsharp masking[J]. IEEE Trans. Image Process. 2000, 9(3):505-510.

推荐理由：图像增强是数字图像处理中一个重要的任务，图像锐化就是其中一个很重要的方面。Unsharp Masking就是其中一种非常经典的方法，该方法主要通过提取图片的高频分量，再将其叠加到原始图像上，以达到图像锐化的效果。本文章提出了一种自适应的Unsharpe Masking技术，该方法广泛应用于各类图像锐化任务中。

—— 陈嘉晖

引用：Dabov K , Foi R , Katkovnik V , et al. Image denoising with block-matching and 3d filtering[J]. Proc. SPIE-IS&T Electronic Imaging, 2006, 2006, 606414:354-365.

推荐理由：BM3D是单帧图像降噪中非常经典的算法，该算法及其变种CBM3D、VBM3D至今仍被认为是去噪效果最好的传统算法。BM3D主要思想在图像中寻找相似的图像块，并进行域转换，最后通过协同滤波的方式完成降噪效果。

—— 陈嘉晖

推荐理由: 由于相机传感器动态范围有限，要获得更高动态范围的图像就需要通过多帧多曝光合成。本文提出了一种基于图像金字塔的多曝光合成算法。

—— 汪彧之

推荐理由: 暗光下的噪声问题是夜景拍摄的一大挑战，本文提出了一种数据驱动的暗光图像降噪与增强方法，通过神经网络实现端到端的图像降噪、提亮、增强等。

—— 汪彧之

推荐理由: 多帧合成是手机夜景拍摄的常用方法，本文设计了一种简单高效的多帧对齐、合成、降噪算法，实现了手机端多帧合成夜景拍摄。

—— 汪彧之

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