近日，我校信息学院马艳春博士携手外校合作团队，以唯一通信作者、武汉软件工程职业学院为第一单位的研究论文《HcaNet: Haze-concentration-aware Network for Real-scene Dehazing with Codebook Priors》被ACM International Conference on Multimedia（MM'24）录用。
论文提出了一种基于码本先验的雾霾浓度可感知的去雾网络（HcaNet），这一创新方法旨在解决真实场景下的图像去雾问题。具体而言，该网络首先在高质量清晰数据集上进行预训练，以获得高质量的码本先验。为了减少应用码本先验过程中的信息损失，并使其更好地适应真实的雾霾场景，论文巧妙地设计了一种雾霾感知模块（HcaM）。该模块能够根据图像中不同区域的雾霾程度，自适应地融合低质量特征和高质量编码本特征。此外，研究团队还设计了一种频率选择性融合模块（FSFM），该模块能够有效地将浅层保留的纹理信息传递到更深层，从而增强了对高质量特征的利用。实验结果表明，HcaNet在多个真实世界数据集上均展现出良好的泛化性能，并取得了最先进的去雾效果。
ACM MM作为中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议，是多媒体领域最高级别的国际学术会议之一。此次论文成果是我校首次在该级别国际学术会议上发表的关于人工智能与机器视觉领域的重量级研究成果，也标志着我校在多媒体领域的研究水平迈上新的台阶。
马艳春的研究领域涵盖人工智能、机器视觉和多媒体等方面，近年来一直在国际学术前沿领域深耕，已在SCI、CCF推荐的多个期刊和会议发表论文十余篇。马艳春表示，未来将带领团队继续探索学术前沿领域，努力取得更多突破性进展。
出品：武软融媒体中心
信息来源：科技处（学报编辑部）
编辑：王燕
编审：周思思、董明
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