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徐涵，武汉大学博士，现任东南大学副研究员。长期致力于图像融合、图像增强等领域的研究，发表了包括IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、Information Fusion、IEEE/CAA JAS、IEEE TGRS、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等在内的高水平期刊或会议论文30余篇，入选2023年“全球前2%顶尖科学家榜单”。获批主持江苏省青年基金项目，入选江苏省科协青年科技人才托举工程。长期担任IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、Information Fusion、IEEE TNNLS等多个高水平期刊及NeurIPS、CVPR、ECCV、ICLR等多个国际会议审稿人。

报告题目：视差及退化鲁棒的可控图像融合

报告摘要：随着传感器技术的迅速发展和广泛普及，多类型传感器已得到广泛应用，信息采集方式逐渐由依靠单模态传感器的单一采集方式，向依靠多类型传感器的综合采集方式演进。图像融合致力于整合多张源图像中的重要和互补信息，帮助人或机器更好地理解场景和完成决策。然而，在实际的复杂场景中，现有的图像融合方法仍面临诸多挑战。本次汇报将聚焦源图像中存在视差及退化的复杂情况，设计对视差及退化鲁棒的可控图像融合算法，具体汇报在以下方面的研究进展：1）相互促进的多模态图像配准与融合；2）退化鲁棒的可控多模态图像融合；3）文本控制的多模态图像融合。

杨长才，华中科技大学博士，现任福建农林大学计算机与信息学院副教授，福建省高层次人才，福建省人工智能学会常务理事，CCF YOCSEF福州2021-2022主席。主要研究方向为图像匹配、目标检测和作物表型。相关成果在TCSVT、TGRS、CVPR等国际权威期刊和会议上发表论文60余篇。近年来，主持了国家级、省部级等十余项课题的研究工作。长期担任TGRS、PR、CVPR、AAAI等期刊和会议审稿人。