研究方向

基于深度学习模型的运动模糊图像恢复 运动图像模糊是相机在拍摄时由于目标物体与相机发生相对运动而导致的图像退化现象。在光线不足等需要延长快门时间或者目标物体高速运动时的情况下，运动图像模糊经常发生。运动模糊图像恢复是指通过算法，将模糊的图像还原成清晰的图像，它在交通治理、公安刑事取证等领域有着重要的应用。运动模糊图像恢复的关键是得到运动图像退化核函数，这个核函数与运动物体的运动方向以及速度有光。在运动物体速度方向和大小发生变化的情况下，这个退化核函数更难得到。当前，深度学习技术已经被运用到了运动模糊图像的恢复中，如用基于卷积神经网络（CNN）对退化核函数进行估计。这种方法实用性强、稳定性高。本项目旨在使用深度学习方法探讨运动图像模糊恢复的新方法，包括设计不同的网络结构以达到更好的恢复效果、处理目标物体运动速度发生改变等更加复杂的情形等等。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

C. Z

• 国内一本高校硕导，天津大学材料物理与化学博士；
• 研究方向涵盖深度学习原理，深度学习与在金融、数学以及物理上的应用，自然语言处理，图像识别，语音识别，统计力学与数学物理等；
• 主持国家级项目1项，参与2项。主持省部级项目1项；
• 正式发表SCI及EI文章10篇，申请发明专利1项。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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