西电通院荣获国际顶会CVPR2020光谱重建比赛冠军

通讯员（曹锴郎，武超雄）

近日，计算机视觉顶级会议CVPR^[1]（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）举办的历时4个月的国际图像视频复原和增强大赛（NTIRE 2020）陆续结束。通信工程学院李娇娇老师（https://web.xidian.edu.cn/jjli/）带领的参赛队伍IPIC_SSR在光谱重建挑战赛（Spectral Reconstruction from an RGB Image）赛道中荣膺Clean赛道冠军，并受邀在5th NTIRE：New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges的线上研讨会上做专题报告。

图1NTIRE 2020 Spectral Reconstruction Challenge比赛结果

图2  CVPR 2020线上研讨会报告

（）

CVPR是IEEE国际计算机视觉与模式识别会议IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写。该会议是计算机视觉国际三大顶会（CVPR, ICCV, ECCV）之一，历来受国际学术界和工业界的重视，是国际计算机视觉研究机构研究实力排名的重要依据。CVPR在最新的GoogleScholar热门出版物排行[https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN]中排名第10，H5中位数383，在理工类出版物中仅次于Nature, Science和Nature Communications等杂志。

图3Google Scholar热门出版物排名

（https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN）

NTIRE关注于图像质量恢复与增强的前沿工作，致力于推动退化图像内容恢复、缺失信息填补等图像处理关键问题的演进，面向实际工程应用场景提出优秀解决方案。截至目前，NTIRE已成功举办四届挑战赛，是国际上最具影响力的视频和图像复原竞赛。本次NTIRE2020由RaduTimofte、Shuhang Gu、Ming-Hsuan Yang等众多知名学者组织，设有多个赛道，涵盖了光谱重建、超分辨率、去雾、去模糊、降噪等多个图像视频处理热门研究方向。

光谱重建是多光谱和高光谱影像处理中的难题，算法成果在医学、科研、工业和农业应用中都有广泛而深入的影响。本届NTIRE光谱重建挑战赛要求以单幅RGB图像为输入，重建相应的高质量高光谱影像，组委会提供了迄今为止数量最多的光谱重建数据集，图源内容复杂多样，重建难度极大。针对官方提供的样本数据特点，李娇娇老师带领IPIC_SSR团队创新性地提出了自适应加权注意力网络用于光谱重建算法思路，特别是针对图源内容多样性的难点，提出基于分块的二阶非局部模块增强空间特征表达，很好地解决了内容多样化引起的网络泛化性差的问题。

由于受疫情影响，本次大赛整个赛程中团队成员都处于居家隔离状态，李娇娇老师投入大量时间调整算法、修改代码、测试性能，并积极组织团队进行高效地线上交流和协作，用求真务实的校训和战疫精神鼓舞团队，不断精益求精，最终取得Clean赛道第一名的好成绩。

本届比赛由苏黎世联邦理工学院、香港理工大学、华为诺亚、迪士尼研究院等研究机构资助，吸引了包括香港城市大学、亚琛大学影像与计算机视觉研究所、商汤科技研究院、西北工业大学、哈尔滨工业大学等全球知名高校及科研院所的103支注册队伍参加。

参赛团队介绍

李娇娇是通信工程学院图像传输与处理研究所（图像所）骨干成员，图像所是ISN国家重点实验室成员单位，负责人为李云松教授。图像所遥感图像智能处理方面有多年积累，不仅注重理论和技术的创新，而且注重成果的落地应用，科研成果在载人航天、探月、火星探测等工程中都有实际应用。通信工程学院一直大力支持人工智能技术在通信领域的结合和应用，重视学院老师在科研工作上的创新与突破。比赛期间正值疫情隔离时期，学院和ISN国家重点实验室领导为团队提供了远程协助，保障了团队的科研条件，给予了充足的资金和计算资源，为团队专注于算法研究解决了后顾之忧。

[1]CVPR影响力https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN

[2]图像所官网http://ipic.xidian.edu.cn/cn/