多谱信息处理技术国家级重点实验室论文被国际顶级会议录用

多谱信息处理技术国家级重点实验室的颜露新、钟胜及博士生昌毅的学术论文被2017年国际计算机视觉会议(ICCV2017)录用，论文题目为“Transformed Image Decomposition Model for Line Pattern Noise Removal”。研究工作针对图像中线结构性噪声（如雨条和条纹）去除问题，分析发现其在旋转变换空间内具有低秩特性，提出一种新颖的基于旋转变换低秩恢复分解模型，有效实现了图像细节和线结构噪声分离，在图像雨条去除、高光谱条带噪声去除等应用取得优秀性能。

同年7月，他们的另一项研究成果被国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR2017)录用发表，论文题目为“Hyper-Laplacian Regularized Unidirectional Low-rank Tensor Recovery for Multispectral Image Denoising”。多光谱图像包含谱段维信息，对其有效表达与建模是提高光谱重建复原性能的关键难题。该研究工作发现，谱-空非局部自相似性是多谱图像相关性的本质属性，提出基于低秩张量的时-空-谱联合稀疏表示模型，在图像去噪、去模糊及超分辨率等多光谱图像复原问题上均取得优秀性能，并推广到彩色图像处理、视频分析等应用领域。

该两篇论文研究工作得到桑农教授、钟胜教授指导，国家自然科学基金面上项目（61571207）和重点项目（61433007）资助，博士生昌毅为第一作者，颜露新为通讯作者，太阳集团1088vip自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室为唯一通讯单位。

ICCV和CVPR是计算机视觉与模式识别方向的国际顶级学术会议，在业内具有极高的评价和影响力，是中国计算机学会（CCF）分类的A类会议，根据CCF分类标准，“A类会议指国际上极少数的顶级学术会议，鼓励我国学者去突破”。