近日，陕西省信息获取与处理重点实验室戴玉超教授、何明一教授、刘奇副研究员、李波副研究员、惠乐副教授指导的6篇师生论文被人工智能领域顶级期刊和A类会议录用。其中1项涉及卷帘快门相机超高帧率重建的研究成果被顶级期刊TPAMI录用，5项研究内容涉及参数化连续稠密光流估计、仿生事件相机高帧率成像、动态场景新视角合成、非刚性三维重建和深度填充等研究成果被该领域NeurIPS 2023、AAAI 2024、CVPR 2024录用。

成果一：实验室樊斌博士完成的“Learning Bilateral Cost Volume for Rolling Shutter Temporal Super-Resolution”聚焦卷帘快门相机时序超分辨率重建。针对现有方法的网络结构复杂，存在像素混叠或可解释性不佳等问题，提出时间偏移嵌入和卷帘快门图像时间超分辨重建方法，实现目标全局快门帧的效果。该项成果发表于TPAMI。

成果二：实验室二年级硕士生罗健勤、博士生万哲雄为共同第一作者等人完成的“Continuous Parametric Optical Flow”,该工作聚焦于单目视频的像素级连续运动估计，提出了一种基于连续光流的融合优化方法来描述真实动态场景的稠密运动轨迹。实验表明提出方法在基于多帧图像输入的像素级连续运动估计任务上达到当时领先水平，在真实场景表现卓越。该项成果发表于NeurIPS 2023。

成果三：实验室二年级硕士生朱娟娟、博士生万哲雄共同第一作者等人完成的“Video Frame Prediction from a Single Image and Events”，该工作针对现有基于图像的视频帧预测方法存在的问题，将事件数据引入视频帧预测中，提出一种基于单帧图像和事件的视频帧预测方法。在仿真和真实数据上的实验表明所提出的方法显著优于目前最为先进的基于帧和基于事件的视频帧预测方法。该项成果发表于AAAI 2024。

成果四：实验室一年级硕士生卢致澄、博士生郭相共同第一作者等人完成的“3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis”，该工作聚焦于动态场景建模问题，提出了一种具有3D几何感知能力用于动态视图合成的变形高斯溅射方法。在仿真数据和真实数据上的实验表明，所提出的方法显著优于目前最先进的方法。该项成果发表于CVPR 2024。

成果五：实验室二年级硕士生石家玮为第一作者与博士生邓辉等人共同完成的“Non-rigid Structure-from-Motion: Temporally-smooth Procrustean Alignment and Spatially-variant Deformation Modeling”，该工作聚焦非刚性结构与运动恢复中的旋转模糊以及剧烈形变建模问题，提出了一种基于时序对齐与空间重构的解决方案。多个公开数据集以及多种形变类型数据上的对比测试验证了论文提出方法的有效性。该项成果发表于CVPR 2024。

成果六：实验室博士生王宇飞为第一作者与博士生王绍谦等人共同完成的“Improving Depth Completion via Depth Feature Upsampling”，该工作针对编解码网络特征从“稠密到稀疏到稠密”过程中的信息缺失问题，提出了一种深度特征上采样算法，可以显著提高现有基于编码器-解码器方法的性能，并获得了最优的深度填充性能。该项成果发表于CVPR 2024。

陕西省信息获取与处理重点实验室于2003年成立，创始人是我校菠菜收集网何明一教授，同时也是陕西省信息获取与处理国际联合研究中心创建人，对地观测研究中心主任及首席科学家，亚太信号与信息处理联合会副主席。现任主任是戴玉超教授，是菠菜收集网教授，国家级青年人才，近年来带领团队成员在人工智能领域顶级期刊和会议上连续取得丰硕成果，研究水平和能力获得了国内外同行的广泛认可，发表论文80余篇，获2022年陕西省自然科学一等奖，极大提升了我校在智能视觉领域的学术影响力。

撰稿人：惠乐、卢致澄

审核：陶明亮