2024年12月19日，信息与智能工程学院的杨婷婷副教授在4B307为学生们举办了一场题为《基于Transform结构的水下光学图像增强方法研究》的讲座。讲座内容主要分为四个部分：研究背景与意义、图像增强的相关理论、Transform网络结构在水下图像增强中的研究过程，以及总结与展望。
水下光学图像作为海洋信息传输的重要载体，为我们了解海洋世界提供了珍贵的素材。然而，由于未知且恶劣的水下环境，成像设备所捕捉到的图像质量普遍较低。水中的介质和悬浮颗粒对光的吸收与散射作用，导致水下图像的色彩退化和对比度下降。这些质量问题极大地削弱了图像在后续水下视觉任务中的应用价值。为了解决水下图像的视觉质量问题，许多学者已经开展了一系列研究，并取得了显著成效。然而，水下光学图像增强仍面临诸多挑战。
通过分析水下图像的光学特性，构建了一种空间-通道Transformer模型，使其能够更加关注图像质量退化明显的空间区域和颜色通道。此外，通过引入传输图，模型能够学习到更多有用信息，从而优化特征表示性能，提升水下图像的质量。
杨婷婷副教授的讲解逻辑清晰，内容详实，通俗易懂，学生们反馈良好，认为水下图像增强技术对海南地区的研究具有重要的科学价值，其涉及的技术和方法也非常有意义。
