极市直播｜港科大陈启峰：图像处理与复原中的可逆性问题

目前智能手机已经实现了美图、风格转换等炫酷的视觉效果。在互联网和手机APP上，我们会分享这种各样处理后的JPEG 图像。然而，对于摄影师和研究人员来说，保留原始相机数据可以进一步进行后期的图像处理和数据分析。但是，原始相机数据往往文件非常大，这阻碍了其在现实中的普及应用。那么我们能否从JPEG 图像中完美地恢复原始数据，从而避免存储任何原始数据呢？

“这个问题引导我们设计一个可逆的图像信号处理框架。之后，我们进一步探索其他图像处理和复原中的可逆性问题，包括图像压缩、可逆图像转换（例如图像到视频的转换）、在单个 JPEG 图像中嵌入新视图模型。最后，我们介绍了一个Quasi-Invertible Network框架可以在现有图像处理算法中嵌入可逆性。”

在这次分享中，我们邀请到了来自香港科技大学的助理教授陈启峰，为我们介绍他们在该问题上的一些探索的工作：

1.Yazhou Xing, Zian Qian, and Qifeng Chen, “Invertible Image Signal Processing,” CVPR 2021

2.Yueqi Xie, Ka Leong Cheng, and Qifeng Chen, “Enhanced Invertible Encoding for Learned Image Compression,” ACM Multimedia 2021

3.Ka Leong Cheng, Yueqi Xie, and Qifeng Chen, “IICNet: A Generic Framework for Reversible Image Conversion,” ICCV 2021

4.Yue Wu, Guotao Meng, and Qifeng Chen, “Embedding Novel Views in a Single JPEG Image,” ICCV 2021

5.Hao Ouyang, Tengfei Wang, and Qifeng Chen "Restorable Image Operators with Quasi-Invertible Networks," AAAI 2022

时间

2022年3月31日：20:00-21:00

主题

陈启峰

陈启峰是香港科技大学助理教授，斯坦福大学计算机博士，本科毕业于香港科技大学。他曾入选《麻省理工科技评论》 “35岁以下创新35人”中国区榜单。由于他图像处理方面创新性工作，他获得了谷歌教授科研奖。他在计算机视觉与人工智能相关的顶级会议与期刊发表了60多篇论文。他也曾经获得ACM-ICPC全球总决赛和IOI竞赛的金牌。