一、讲座主要内容
本报告旨在探讨一种高效的图像增强框架，该框架从色彩科学与人类视觉感知的全新视角，重新审视了传统的仿射变换。所提出的方法突破了算力密集的逐像素重建思路，创新性地将图像增强问题分解为低分辨率的色度建模与全分辨率的亮度保留。这一策略不仅使基于 Transformer 的全局色调推理成为可能，更成功实现了 4K 分辨率下的实时处理。本研究证明，通过深度融合感知对齐的架构设计、双边网格学习以及选择性注意力机制，可以在保持极高硬件效率的同时，使网络性能超越计算成本高昂的大型深度模型。该工作为下一代图像信号处理（ISP）流水线及高效底层视觉系统的设计提供了重要的启发与新思路。
二、嘉宾信息
Susanto Rahardja（苏教授），现任浙江大学求是讲席教授。他是新加坡工程院院士、IEEE Fellow、中国政府“国家特聘专家”。此前，他曾任新加坡国立大学、新加坡理工大学及西北工业大学教授。苏教授深耕多媒体信号处理与编码领域30余年，发表国际高水平论文400余篇，获全球专利50余项。他主导研发的音视频技术被广泛应用于MPEG-4、IEEE 1857等国际标准，并为中国AVS2标准做出核心贡献。2021年，其成果入选新加坡A*STAR“三十年来最具影响力的三十项创新与发明”。他还担任 IEEE T-MM、T-IE、T-ASLP 等多本国际顶级学术期刊的主编及副主编。
研究方向： 多媒体编码与处理、特殊音频效果处理、离散变换、人工智能
