近日，信息工程学院于三教S415会议室举办了以“复杂水域图像处理算法研究”为主题的科研讨论班。此次讨论班旨在促进学术交流，推动图像处理技术在复杂水域场景下的发展与应用。会议由信息工程学院的教授李亚利老师主持，图像处理与应用团队教师积极参与，现场气氛热烈，学术氛围浓厚。

会议伊始，李亚利老师对复杂水域图像处理算法的重要性和研究现状进行了简要介绍，强调了该领域所面临的挑战以及取得突破的必要性。随后，孙胤邦老师作为主讲人，分享了其团队近期在复杂水域图像处理算法方面的主要研究内容以及科研进展。

孙胤邦老师详细阐述了小波变换、直方图均衡化、先验引导网络和轻量化Transformer等方法的改进及其在复杂水域的应用效果。他通过实际案例和实验数据，生动展示了这些方法如何有效提升图像处理的精度和效率，为解决复杂水域图像处理难题提供了新的思路和途径。

在小波变换方面，孙老师指出，通过优化小波基函数的选择和分解尺度，能够更好地捕捉复杂水域图像中的细节特征，从而提高图像的清晰度和分辨率。在直方图均衡化技术上，他们引入了一种自适应的均衡化策略，能够根据图像的不同区域自动调整均衡化参数，有效改善了图像的对比度和亮度分布，使得图像在复杂光照条件下也能呈现出较好的视觉效果。

对于先验引导网络，孙老师强调了其在处理复杂水域图像时的优势。该网络利用已知的水域环境先验知识，对图像中的目标进行引导式分割和识别，大大提高了算法的准确性和鲁棒性。而轻量化Transformer的应用，则是在保证模型性能的前提下，通过优化模型结构和参数，减少了计算资源的消耗，使得算法能够更高效地运行在各种硬件平台上，为复杂水域图像处理的实际应用提供了有力支持。

在孙胤邦老师分享结束后，与会的老师们纷纷积极发言，提出了自己的想法和见解。一些老师针对算法的参数优化提出了建议，认为可以通过引入更多的数据集进行训练和验证，进一步提升算法的泛化能力；有的老师则关注算法在实际应用场景中的可行性，探讨了如何将这些算法与现有的硬件设备相结合，实现复杂水域图像处理的实时化和智能化。

此次科研讨论班的成功举办，不仅为信息工程学院的教师们提供了一个交流和分享的平台，也为复杂水域图像处理算法的研究注入了新的活力。通过深入的讨论和交流，老师们对复杂水域图像处理算法的发展趋势和研究方向有了更清晰的认识，为今后的科研工作奠定了坚实的基础。相信在不久的将来，信息工程学院在这一领域将取得更多的突破和成果，为推动图像处理技术的发展做贡献出一份力量。

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