报告人：Moncef Gabbouj

工作单位：坦佩雷大学

报告题目：基于专家OpGANs的真实色彩水下图像复原

报告时间：2025年10月20日（周一）15：00

报告地点：文理楼290

内容摘要：

由于复杂的光线传播、散射及与深度相关的衰减所导致的各种形变伪影，使得水下图像复原始终是一个具有挑战性的难题。与其他单一深度回归网络类似，传统的基于GAN的复原方法难以在这一异构领域中都表现出色，因为单一的生成器网络通常不足以捕捉全部范围的视觉退化现象。为克服这一局限，我们提出了xOp-GAN——一种新型的配备多个专家生成器网络的GAN模型。每个生成器仅针对具有特定图像质量的子集进行训练，从而能够专门学习在特定质量范围内实现最优的复原性能。当xOp-GAN完成训练后，每个生成器均可对输入图像进行复原处理，而判别器则会根据其感知置信度评分来选取最佳的复原结果。这使得xOp-GAN成为首个在回归任务推理阶段启用判别器的多生成器GAN模型。在基准大型水下图像数据集上的实验结果表明，xOp-GAN实现的PSNR峰值可达25.16 dB，即使模型复杂度有所降低，仍以显著优势超越所有单回归器模型。

个人简介：

蒙塞夫·加布杰于1985年获得俄克拉荷马州立大学学士学位，并于1986年和1989年分别获得普渡大学硕士和博士学位，所有学位均为电气工程专业。加布杰博士是芬兰坦佩雷大学计算科学系的信息技术教授。他在2011年至2015年期间担任芬兰科学院教授。他的研究兴趣包括大数据分析、人工智能、机器学习、模式识别以及视频处理与编码。加布杰博士是IEEE会士、欧洲科学院院士以及芬兰科学与文学学院院士。他曾担任IEEE电路与系统学会数字信号处理技术委员会主席，以及IEEE傅里叶信号处理奖委员会成员。他曾担任多种IEEE及国际期刊的副编辑和客座编辑，并担任IEEE电路与系统学会的杰出讲师。加布杰博士曾担任IEEE ICIP 2024、ISCAS 2019、ICIP 2020和ICME 2021等国际会议的大会主席。他是美国国家科学基金会IUCRC资助的大型学习中心的芬兰站点主任，并领导了由芬兰经济事务与就业部资助的自主系统研究联盟的人工智能研究工作组。

【编辑：刘婉琦】