EI会议分享 | 2026年图像处理与模式识别国际会议（IC-IPPR 2026）【SPIE出版】-CSDN博客https://prism.blog.csdn.net/article/details/159386899?spm=1001.2014.3001.5502

（ 1个会议了解1项技术：Fundamental Image Processing Techniques ）

一、低光环境下的图像增强（Retinex→扩散模型）

在极低照明条件下采集到的图像通常存在对比度低下、暗部细节丢失和噪声放大等问题。低光图像增强技术的目标，正是从这类退化的低光输入中恢复出具有高可见性、正常光照以及丰富纹理细节的高质量图像。

传统上，基于Retinex理论的低光增强方法假设任意图像可以分解为反射分量和光照分量，通过调整光照分量来实现亮度提升。然而这类方法在处理复杂真实场景时表现出明显的局限性——亮度提升往往伴随着过曝区域、色彩畸变以及噪声的显著放大。

深度学习的介入彻底改变了这一格局。2020年以来，基于深度学习的低光图像增强技术经历了两代技术路线的演进。

早期的主流方案是监督学习方法，通过构建成对的低光-正常光训练数据，让网络学习从低光域到正常光域的像素级映射。这类方法在视觉质量上取得了显著突破，但在下游视觉任务（如语义分割、目标检测）的性能提升上反而表现平平——监督学习倾向于生成人类视觉“好看”的图像，但未必保留了对机器视觉任务有用的判别特征。

生成对抗网络的引入部分解决了这一问题，通过对抗性训练迫使生成器输出更接近真实光环境下图像分布的结果。

但真正带来质变的是扩散模型的出现。扩散模型通过逐步向数据添加噪声再逆向学习去噪过程，能够在低光增强任务中生成比GAN更真实的纹理细节。从数学上看，扩散模型的逆向过程实际上是在求解一个参数化的随机微分方程，其每一步去噪都可以看作是在当前噪声估计的引导下对图像进行精细修复。这类方法不仅提升了视觉效果，更重要的是在低光条件下的目标检测和分类等视觉任务中也展现了更优的鲁棒性。

此外，2025年的研究已经出现了“识别质量驱动型”（recognition quality-driven）低光增强的新范式——不再以人类感知质量为优化目标，而是直接优化增强后的图像对下游视觉模型的“友好程度”。

二、噪声环境下的图像恢复（Transformer架构 + 自适应稀疏）

图像在采集、传输和存储过程中不可避免地会受到噪声污染。传统图像去噪方法大致可以分为空间域滤波和变换域滤波两类。空间域滤波以均值滤波、中值滤波和高斯滤波为代表，其核心思想是利用邻域像素的统计信息来估计当前像素的真实值；变换域滤波则将图像变换到频域进行处理，如小波阈值去噪。

深度学习的出现使得图像恢复任务焕然一新。CNN凭借其强大的局部特征提取能力在去噪任务中迅速占据主导地位。然而CNN有限的感受野限制了其建模全局依赖关系的能力——对于大面积规则纹理或远距离像素之间的相关性，CNN的解码效果往往不够理想。

Transformer架构恰恰弥补了这一短板。Transformer-based方法在图像恢复任务中展现出优异性能，核心优势在于其对长距离依赖关系的建模能力，这在去噪任务中至关重要。以Swin Transformer V2与UNet融合的架构为例，这类网络在提升去噪质量的同时大幅降低了计算资源需求，已在遥感图像去噪等领域取得了显著效果。

然而，Transformer的全注意力机制也带来了计算冗余——大量注意力计算发生在不相关的区域之间。针对这一问题，研究人员提出了自适应稀疏Transformer（Adaptive Sparse Transformer, AST-v2），通过减少无关区域的噪声交互和消除通道维度的特征冗余，在保持建模能力的同时显著提升了推理效率。

压缩感知Transformer展开网络（CST-UNet）则走了一条不同的技术路线：利用图像退化先验信息，在高噪声和低采样率的极端条件下实现高质量的图像重建。其核心思路是将传统的压缩感知优化迭代过程“展开”为可学习的网络层，使得网络既能利用先验知识约束解空间，又能通过端到端学习适应不同噪声分布。

扩散模型的高噪声扩散与去噪过程天然契合图像恢复任务。UMD-NOIR将Transformer增强的UNet集成到去噪扩散概率模型中，在导航导向的图像恢复中取得了优异表现。在这一框架中，扩散模型的逆向过程事实上充当了一个多尺度的渐进式去噪器，能够同时抑制散射噪声并修复遮挡引起的结构退化。

三、超分辨率重建（GAN/Transformer + 扩散模型）

图像超分辨率重建的目标是从低分辨率输入中恢复出尽可能接近真实情况的高分辨率图像，这是一类典型的病态反问题——从数学上看，一个低分辨率图像对应无穷多个可能的高分辨率解。

早期的超分辨率方法包括基于插值的方法（如双线性插值、双三次插值）和基于重建的方法。这些方法在放大倍数较低时效果尚可，但当放大倍数超过2倍后，高频细节的丢失变得不可恢复，重建结果呈现出明显的平滑过渡和边缘模糊。

CNN的引入实现了恢复能力的跃升——SRCNN首次证明了端到端学习的可行性。但CNN在高倍率放大任务中往往会产生过度平滑的输出。生成对抗网络为此带来了转机，SRGAN通过引入感知损失和对抗性训练，迫使生成器学习输出更接近真实图像分布的高分辨率结果，在视觉质量上大幅超越均方误差优化的模型。

ESRGAN及其改进版本进一步将残差密集块与相对论判别器相结合，显著提升了纹理重建的真实感。2025年的综述性研究系统比较了CNN、GAN、Transformer及扩散模型在AID、DOTA等数据集上的PSNR、SSIM和LPIPS表现，揭示了轻量模型与高保真模型在实时应用与计算成本间的平衡问题。

Transformer架构通过自注意力机制实现了全局感受野，使得模型在重建大面积规则纹理时展现出明显优势——例如将一个低分辨率栅格纹理放大到超高分辨率时，Transformer能够更准确地保持栅格的周期性结构和排列规律。Swin Transformer与ESRGAN的结合进一步推动了重建质量的上限。

但真正的技术突破来自扩散模型与GAN的融合。度坎（DEGAN）将扩散模块引入GAN架构处理遥感图像的超分辨率重建，扩散模块和注意力机制的引入有效降低了噪声、增强了图像清晰度，解决了传统遥感图像超分辨率中常见的纹理畸变和伪影问题。

Diffusion-GAN终极指南：如何用扩散过程彻底解决GAN训练难题-CSDN博客https://blog.csdn.net/gitblog_00099/article/details/155121239

从原理上看，扩散模型在逆向过程中对图像分布进行了精细的“雕刻”，GAN则在此基础上强化对抗性约束，两者协同使得重建图像在高倍率放大的极端条件下仍能保持纹理的真实性。2025年的综合性综述《Diffusion Models, Image Super-Resolution, and Everything》系统梳理了这一领域的发展脉络。

四、计算摄影的前沿进展（神经渲染与实时视图合成）

计算摄影是将计算机视觉、图形学、传感器技术和光学设计融合在一起的新兴领域，其核心理念是“用算法弥补硬件的不足”。

传统摄影受限于物理传感器和光学系统的固有约束——小光圈意味着进光量不足，高动态场景必然出现过曝和欠曝区域的兼有，景深受限于光圈大小。计算摄影试图绕过这些物理约束：HDR合成通过多帧融合扩展动态范围，多视角立体视觉通过多角度采集重建三维结构。

神经渲染的崛起将计算摄影推向了新的高度。神经辐射场（NeRF）利用多层感知机编码连续场景的辐射场信息，实现了从稀疏视角输入到任意视角高质量渲染的突破。但其逐场景优化的范式带来的计算开销和训练时间高企，制约了其在实时应用中的部署。

一文搞懂 神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_44324007/article/details/129998545

Apple提出的SHARP框架重新定义了实时视图合成的能力边界：首次实现秒级单图生成高保真3D高斯表示，在1秒内完成120万个基元的回归，较扩散模型提速千倍。其端到端架构结合深度调整与自监督微调，将LPIPS（学习感知图像块相似度）降低了25-34%。这一突破直接推动AR/VR实时交互迈入新纪元——想象一下，在AR头显中，仅凭一张单目照片就能在毫秒级延迟内生成可交互的三维场景。

（表1：SHARP与传统单目视图合成方法性能对比）

评估维度	SHARP	传统最佳模型 （如Mip-NeRF 360）	提升幅度/优势
单张图像合成耗时	＜1秒 （前馈传递）	＞1000秒（迭代优化）	效率提升3个数量级
LPIPS指标（越低效果越好）	0.08-0.12	0.12-0.16	降低25-34%
DISTS指标（越低效果越好）	0.06-0.09	0.08-0.15	降低21-43%
渲染分辨率	最高4K	最高1080P	支持更高清输出
绝对尺度支持	支持	不支持	符合真实物理空间比例
实时渲染帧率	＞30fps（1080P）	＜5fps（1080P）	满足实时交互需求

PRoGS则聚焦于点云神经渲染的效率优化，在保证光真实感渲染质量的同时大幅降低了计算资源消耗，尤其适用于机器人、AR/VR等对实时性要求严苛的场景。在传感器端，基于SPAD传感器（单光子雪崩二极管阵列）的PhotonSplat框架展示了极端低光条件下神经渲染的可行性，成功解决了在极稀疏光子计数条件下噪声与模糊之间的权衡问题。

基于单图像的逆渲染（Inverse Image-Based Rendering）则代表了一条更轻量化的路线：从单张输入图像中估算场景的光流信息，通过跨注意力机制建立射线之间的关系，预测目标视角下光线的颜色。这种方法摆脱了对多视角输入的依赖，在AR/VR眼镜等移动端设备上具有天然优势。

五、自适应图像分割算法

图像分割是计算机视觉的基石性任务，其目标是将图像中的每个像素分配到一个语义类别。传统方法如阈值分割、区域生长、分水岭算法等在处理简单场景时尚可胜任，但面对复杂的自然图像时往往无能为力。

FCN（全卷积网络）开创性地将分类网络改造为像素级的语义分割工具，U-Net的跳跃连接设计则通过编码器和解码器之间的特征传递，有效缓解了语义分割中普遍存在的细节丢失问题。但U-Net在处理多尺度对象时存在天然短板——小尺度物体在深层特征图中可能消失，而大尺度物体的边界可能在浅层特征图中漏检。

学习笔记丨卷积神经网络（CNN）：原理剖析与多领域Github应用-CSDN博客https://prism.blog.csdn.net/article/details/149226495

Transformer架构的引入为解决这一问题提供了新思路。Vision Transformer（ViT）凭借自注意力机制的全局感受野，天然适合捕捉图像中的长距离依赖关系。但直接使用ViT做分割的全局感受野也带来了对局部边缘细节建模能力的下降。研究者提出了CNN与Transformer协同的策略：CNN分支通过多尺度卷积捕获精细的边缘特征，Swin Transformer分支通过窗口注意力提取全局上下文信息。

在医学图像分割领域，ScaleFusionNet通过引入Cross-Attention Transformer Module（CATM）和自适应融合块（AFB），实现了跨注意力的多尺度特征融合，同时捕获局部和全局特征，有效缩小了编码器-解码器之间的语义鸿沟。在遥感图像分割任务中，LMVMamba则展示了Mamba架构与状态空间模型的潜力——这套模型集成了CNN、Transformer和状态空间模型的优势并采用多尺度特征融合策略。

最前沿的进展体现在自适应融合机制上。Adaptive Wavelet Fusion Module（AWFM）利用小波分解和通道-空间联合注意力，实现了动态的多尺度特征融合的同时有效保持了结构细节。这一思路的逻辑是：图像中不同尺度的结构信息对应不同的小波频带，通过在各个频带上分别进行注意力加权，模型能够自适应地决定哪些尺度的特征对当前分割最为重要。

六、多模态特征融合与表征学习（跨模态理解）

真实世界的视觉信息天然具备多模态特性——一个场景不仅可以通过RGB图像描述，还可以通过热红外、深度图、高光谱、语言描述等多种方式进行表征。多模态特征融合的核心挑战在于：不同模态的数据在数据结构、统计特性和信息密度上存在根本性差异，如何将它们统一到一个共享表征空间中？

传统的多模态融合方法通常包括早期融合（在输入层面拼接）、中期融合（在特征层面融合）和晚期融合（在决策层面融合）。这些方法在多模态信息对齐要求不高的任务中尚可胜任，但面对精细的跨模态理解场景时往往表现欠佳。

Transformer架构通过跨注意力机制优雅地解决了模态间对齐问题。LGFormer设计了一种多模态双编码器Transformer结构，将文本和视觉特征作为混合查询，实现了查询对目标位置的早期感知。在遥感图像分类任务中，MultiTrans-LC采用分层的Transformer编码器从高分辨率图像中提取全局视觉特征，并通过跨模态注意力将其与文本提示中的语义嵌入对齐。

Gated Recursive Fusion范式则从另一个角度应对了多模态学习面临的深层细粒度融合与计算可扩展性之间的张力问题——通过引入门控递归融合机制，实现了深度融合与计算效率的有效平衡。基于状态空间模型的MS2Fusion框架则展示了超越Transformer的多模态融合可能性：基于SSM的设计能够同时处理RGB、热红外等多种模态，无需在架构层面进行修改即可适应不同的检测框架和主干网络。

在表征学习层面，PyViT-FUSE作为处理多传感器地球观测数据的基础模型，通过注意力机制学习将一个任意数量的混合分辨率输入带融合为一个统一的表征。这一设计的核心思想是数字图像本质上是由多个光谱波段记录的观测数据，通过注意力机制学习不同波段之间的相关性，可以实现比简单拼接更高效的融合。

七、AR/VR应用中的实时编码与Codec Avatar

沉浸式AR/VR体验对视频编码提出了三个维度的苛刻要求：极高的实时性（渲染到显示延迟需控制在20毫秒以内）、极高的压缩效率（VR设备带宽有限，无线传输尤其敏感）以及极高的视觉保真度（用户对失真极度敏感）。

传统的视频编码标准如H.264、H.265在设计时主要针对2D平面视频，其基于块的运动估计和补偿策略在处理VR内容时效率不佳。针对这一问题，MPEG V-DMC（Video-based Dynamic Mesh Coding）标准应运而生，它通过将动态3D网格映射到2D视频平面进行编码，实现了对高分辨率网格的高效压缩和低延迟流式播放。

面部的三维重建与编码虚拟形象在AR/VR社交场景中扮演着至关重要的角色。Codec Avatar通过深度学习生成模型生成高保真的人脸渲染，但模型的计算密度极高，在资源受限的VR头戴设备上难以实现实时推理。ESCA框架提出了一套全面的量化和加速方案，通过算法和硬件的协同优化，使得编解码虚拟形象的解码器在VR头显上实现了实时推理。

NajVR架构则从远程渲染的角度另辟蹊径，将渲染计算卸载到云端或边缘服务器。该方案中的LHE编解码器利用用户的视线数据来指导编码过程的比特分配——注视区域的编码质量更高而边缘区域可以降低编码质量和码率。这种基于注视点感知的编码策略在明显降低延迟、增强抗丢包能力的条件下，保证了观看体验不受影响。

【DVST】视频语义通信方法介绍-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_74779543/article/details/155076386立体视频的语义通信框架将编码提升到了语义层面。传统编码处理的是信号级别的冗余消除，而该框架将右视点作为参考使用混合编码器编码，左视点的编码则利用场景的语义信息来指导比特分配。例如，在编码一个“说话的人”的场景时，编码器可以优先高保真地保留的面部区域和嘴部区域的细节，而衣领、背景等区域的编码质量可以适当降低。

AIVATAR项目提出的双增强方案（编解码增强+AI增强）旨在提升实时沉浸式远程呈现的质量、效率和真实感，其目标是实现跨不同网络和设备条件下的高质量、低延迟虚拟形象流式传输。

八、数字水印与对抗性伪造防御

生成式AI的爆发性发展使得数字图像的伪造成本降到了前所未有的低点。Deepfake技术能以惊人的逼真度替换视频中的人脸，扩散模型可以在数秒内生成难辨真伪的图像。

传统的被动式伪造检测（即通过分析图像的统计特征判断是否伪造）正面临日益严峻的挑战——因为生成模型输出的伪像越来越少，图像统计越来越接近自然图像的分布。

数字水印作为一种主动防御技术，其核心理念是在图像生成或发布时即嵌入不可见的标识信息，后续可以通过提取该标识验证图像的来源和完整性。早期的水印方案依赖空间域或变换域的手工特征嵌入，但在面对JPEG压缩、缩放、裁剪等常规图像处理时往往不够鲁棒。

万字长文！AIGC 时代数字图像水印的进展与实践 | 新程序员_aigc水印-CSDN博客https://blog.csdn.net/programmer_editor/article/details/136337490最新的进展集中在对抗性水印方向。针对Deepfake模型的主动防御策略通过在受保护图像的空间域嵌入几乎不可察觉的对抗性水印来削弱Deepfake攻击效果。然而这些空间域水印对JPEG压缩高度敏感。新方案将对抗性水印的生成迁移到频域，设计了跨图像的对抗性水印生成方案，显著增强了对JPEG压缩的鲁棒性。

将GAN与FGSM相结合的对抗水印方法则展示了另一种防御思路：通过生成对抗网络学习在保持高视觉质量的同时嵌入对抗扰动，从而阻止未经授权的AI模型使用受保护图像进行训练。这一设计实质上是利用水印为训练样本附加了一种特殊的“毒性”，使得任何在此数据集上训练的模型性能显著下降。

在神经网络模型本身的水印保护领域，NeuralMark通过哈希函数从密钥生成不可逆的二进制水印，并将其嵌入模型的参数中。这一设计巧妙地将嵌入参数与哈希水印绑定，同时抵御伪造攻击和覆盖攻击。基于语义感知的图像水印方案SEAL则提出了一个新思路：水印密钥模式可以从图像的语义嵌入中通过局部敏感哈希推断，将水印检测与原始图像内容绑定，提高对伪造攻击的鲁棒性。

需要指出的是，水印技术正从纯数字方案向光学-数字混合框架演进。NOWA（Null-space Optical Watermark）通过在图像形成的光学阶段嵌入物理认证线索，并在学到的重构过程中加以保留，实现了对抗恶意数字攻击的先天鲁棒性。这一方向代表了下一代媒体取证的可能形态：将认证从后处理阶段前移到采集阶段，从对抗的源头建立不可篡改的信任锚点。

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EI会议征稿中：IC-IPPR 2026

我们诚挚发起本次“2026年图像处理与模式识别国际会议 (IC-IPPR 2026)”的征稿，旨在汇聚全球顶尖学者、研发工程师与青年学子，共同搭建一个深度交流、碰撞思想、孕育合作的高端平台。

【组织单位】喀什大学、管理与技术大学（UMT）、新加坡机器人学会（RSS）

【会议出版】所有论文将由会议委员会的2-3名专家评审员进行评审。经过仔细的审查过程，所有被接受的论文都将发表在SPIE-The International Society for Optical Engineering《会议论文集》上，并提交给EI Compendex和Scopus进行索引。

【审稿流程】投稿 (全英WORD+PDF) - 稿件收到确认 (1个工作日) - 初审 (3-5个工作日) - 告知结果 (接受/拒稿) - 终审（1-2个工作日）

【官方邮箱】ic-ippr@outlook.com