计算机视觉

计算机视觉

• 核心领域：

• 图像增强与复原：针对交通监控、医学影像等场景，开发轻量化深度学习模型（如Variant-Depth Networks），解决动态模糊、低分辨率图像的实时去模糊与超分辨率重建。

• 目标分割与理解：面向医疗机器人辅助手术，研究血管、器官的精准分割算法，提升手术导航系统的鲁棒性。

• 多模态感知：结合视觉与文本数据，探索跨模态内容生成与理解技术。

• 技术亮点：论文成果发表于IEEE T-ITS（智能交通顶刊，IF=9.5）、Journal of Systems Architecture（嵌入式系统权威期刊）等，并获2项国家发明专利授权。

研究特色

• 学科交叉性：融合计算机科学、艺术设计、教育学等多学科理论，强调技术落地与人文关怀的结合。

• 前沿技术应用：以国家自然科学基金项目为支撑，聚焦扩散模型、轻量化网络等AI前沿技术，解决实际场景中的复杂问题。

• 产学研联动：与珠海视熙科技等企业合作，推动AI绘画算法在工业设计、智能医疗等领域的产业化应用。

加入课题组，您将参与：

• 国家级科研项目，接触最前沿的AI生成模型与视觉算法；

• 跨学科国际合作（如香港理工大学、澳门科技大学）；

• 从理论到落地的全链条研究，发表高水平论文或专利。

期待与您共同探索AI赋能艺术与视觉科学的未来图景！