近期，我院服装设计智能化重点实验室张凯兵老师指导2020级硕士研究生袁诚同学撰写的题为《Multi-branch and Progressive Network forLow-light Image Enhancement》的学术论文在国际期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（DOI:10.1109/TIP.2023.3266171，中科院计算机科学领域SCI期刊一区TOP，CCF推荐国际学术期刊A类期刊，IF=11.041/2022年）上发表。

该论文针对低光照度场景下弱光图像增强模型的稳健性问题，提出了一种基于多分支渐进式网络的弱光图像增强方法。该方法首先分析了弱光图像的形成机理，并针对弱光图像的复杂多重退化过程，设计了一种异构多分支深度网络弱光图像增强框架，在多尺度特征空间上建立弱光图像与正常光照图像之间的映射关系；为增强在极低光照度情况下弱光图像增强算法对不确定弱光场景的适应性，使用卷积LSTM模块设计渐进式的弱光图像增强策略，由粗到精地恢复高质量目标图像；考虑到弱光图像恢复问题的复杂性，该方法设计了多重损失函数对模型参数进行优化。该研究成果对弱光场景下的视频监控、智能交通和社交媒体等应用领域具有重要的实际应用价值。（撰稿：张凯兵 审核：薛涛、赵雪曼）

人物链接：

袁诚个人简介

袁诚，男，2020年毕业于西安工程大学，2020年考入西安工程大学电子信息学院电子信息专业攻读硕士研究生。获西安工程大学2022年度研究生创新基金项目，第十七届中国研究生电子设计竞赛西北赛区一等奖，第十六届中国研究生电子设计竞赛西北赛区二等奖，全国大学生数学竞赛二等奖。研究方向为模式识别与人工智能、深度学习、弱光图像增强。

张凯兵个人简介

张凯兵，男，模式识别与智能系统专业工学博士，信息与通信工程学科博士后，悉尼科技大学访问学者。担任IEEE Signal Processing Letters、Information Sciences、IEEE Transactions on Cybernetics Pattern Recognition、IEEE Trans. on Image Processing等多个国际期刊的审稿人。近5年来，在IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT,Neural Networks、Neurocomputing、Signal Processing (Elsevier)、Applied Soft Computing、Applied Intelligence、CVPR和ICIP等国际期刊和会议发表论文40余篇，Google Scholar引用2700余次，单篇引用550次，ESI高被引论文5篇。承担国家自然科学基金面项目2项、中国博士后科学基金特等和一等资助各1项、陕西省自然科学基金重点研发计划1项。获陕西省科学技术奖一等奖，教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖，陕西省高等学校科学技术一等奖。主要研究方向：影像超分辨重建及质量评价、复杂环境下的计算机视觉检测与分析（弱光图像增强、微小目标检测、运动去模糊）、跨模态人脸合成与识别、智能视频分析与理解、深度学习与模型压缩、跨域自适应迁移学习等。