面向恶劣天气和极端干扰场景的视觉信息分析

报告题目：面向恶劣天气和极端干扰场景的视觉信息分析

报告人：王永振 博士

报告时间：2026年5月17日9:00

报告地点：先进技术中心903会议室

报告对象：伟德国际bevictor1946研究生及其他感兴趣师生

主办单位：伟德国际bevictor1946

报告人简介：

王永振，男，博士，硕士生导师，伟德国际bevictor1946讲师，中国图象图形学学会多媒体专委会执行委员，教育部学位中心评审专家，安徽省科技厅通用人工智能领域战略咨询专家。主要研究方向为计算机视觉、深度学习与图像处理。近年来主持和参与多个国家级与省部级科研项目，主持安徽省高校自然科学研究重点项目1项，安徽省重点实验室开放基金2项，校级人才项目1项。近三年在TIP、TMM、TCSVT、TGRS、TITS等国内外权威期刊累计发表高水平论文30余篇（Google Scholar引用1000余次，H-index为17），其中第一作者论文13篇。

报告摘要:

视觉信息分析是智能感知系统的重要基础。在恶劣天气及极端干扰场景下，图像常出现对比度降低、细节丢失和噪声增强等退化现象，严重影响目标检测等高阶视觉任务的性能。目前相关研究主要包括基于物理模型的传统方法与基于深度学习的图像增强方法，以及面向复杂场景的视觉感知技术（如目标检测），不同方法在恢复效果、泛化能力及计算效率方面各具特点。与理想环境相比，真实场景中多源退化往往相互耦合，且存在明显的域偏移问题，使得单一模型难以有效应对。同时，图像复原与高阶视觉任务之间存在一定割裂，制约了整体性能提升。本报告围绕恶劣天气与极端干扰场景，系统介绍面向雾、雨、烟及多天气条件的图像增强方法，以及复杂环境下的目标检测技术，分析不同方法的特点与适用场景，并探讨视觉增强与目标检测协同优化的发展趋势。最后，对该领域的关键挑战与未来研究方向进行展望。