广州数学大讲坛第四期

第三十二讲——四川大学高绍兵副研究员学术报告

题目：融合生物多模态感知机理的极弱光计算成像

时间：2026年5月30日（星期六）上午10:30——12:00

地点：计算机楼603B

报告人：高绍兵 副研究员

摘要：视觉感知在极弱光、恶劣天气等条件下性能急剧下降，是计算机视觉领域的关键挑战。报告将介绍我们融合生物多模态感知机理，以突破传统单模态成像局限的最新进展。首先，针对单光子成像在极低光通量下从稀疏数据中重建场景的难题，我们提出一种新颖计算框架。该框架通过深度挖掘三维光子立方体的时空依赖性，实现了对场景深度与反射率的高质量同步重建，并在目标距离、散射介质浓度变化等复杂场景下验证了其优越性能。其次，受蛇类视觉系统的启发，我们构建了一种全新的红外与可见光图像融合模型。通过对生物双模态神经元非线性交互机制的数学建模与端到端优化，模型在显著提升融合图像质量的同时，也大幅增强了下游目标检测与语义分割任务的性能。

报告人简介：

四川大学计算机杏吧传媒 副研究员/博士生导师。电子科技大学硕士（2013）、英国伦敦大学杏吧传媒 博士联合培养（2015）、电子科技大学博士（2017），四川大学华西医杏吧传媒 博士后（2018-2021）。主要研究类脑智能技术及其在图像数据受限下的多源图像智能融合和分析研究，应用于高空高速空基平台下的小样本、不确定、非完整图像信息的智能分析和处理。发表论文30+篇，含IEEE TPAMI、TIP等汇刊和CCF-A类会议等15+篇。国家发明专利20余项；主持国家自然科学基金项目2项，国家重点研发计划子课题1项。获得“中国电子教育学会优秀博士论文”提名奖，2020年吴文俊人工智能自然科学奖（序3）。