摘要：他与大家分享的主题是:基于事件相机的成像 - 重塑视觉的时空、动态与色彩，届时他将介绍基于事件成像的最新研究，展示如何在空间、时间、动态范围与色彩维度重建视觉。
本期为TechBeat人工智能社区第727期线上Talk。
北京时间11月19日(周三) 20:00，香港科技大学（广州）博士生卢云帆的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: 基于事件相机的成像 - 重塑视觉的时空、动态与色彩，届时他将介绍基于事件成像的最新研究，展示如何在空间、时间、动态范围与色彩维度重建视觉。
Talk·信息
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主题：基于事件相机的成像 - 重塑视觉的时空、动态与色彩
嘉宾：香港科技大学（广州） · 博士生 - 卢云帆
时间：北京时间 11月19日(周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
Talk·介绍▼
传统相机受限于带宽、延时和动态范围，难以同时捕获高速与高动态范围的视觉信息。事件相机以微秒级响应突破这些限制，使视觉系统具备类生物感知能力。本报告将介绍基于事件成像的最新研究，展示如何在空间、时间、动态范围与色彩维度重建视觉。
Talk大纲
1. 背景与动机
- 回顾传统相机的发展历程，从化学摄影、数码相机到智能成像。
- 分析传统成像的三大瓶颈：带宽-延迟权衡、有限动态范围与时空分辨率不足。
- 介绍事件相机的核心优势：高动态范围（>120 dB）、微秒级时间分辨率、低功耗。
- 引出研究问题：在人工智能时代，成像系统的下一步是什么？
2. 动态范围相关研究（SEE-600K Dataset & SEE-Net）
- 介绍极端光照条件下传统相机自动曝光（AE）失败的问题。
- 提出事件驱动的自适应亮度调节模型 SEE-Net，实现“亮度可控”的重建。
- 介绍基于机械臂与ND滤光片的多亮度同步采集系统，以及 SEE-600K 数据集的构建。
- 展示 SEE-Net 在宽光照范围下的图像重建结果及连续亮度控制实验。
3. 时间与空间相关研究（HR-INR Framework）
- 探讨事件流在时空连续建模中的优势：可同时捕获短时瞬态与长时动态。
- 提出基于时序金字塔表示（TPR）与隐式神经表示（INR）的 HR-INR 框架。
- 详细介绍模型的三大模块：时序金字塔编码、事件-多帧特征融合、连续时空解码。
- 展示模型在视频超分辨、插帧、去模糊及滚动快门校正中的实验成果。
4. 颜色相关研究（RGB-Event ISP Dataset & Event-guided ISP）
- 分析事件与帧信号在时空与色彩上的互补性，以及混合传感器的兴起趋势。
- 提出首个真实 RGB-Event ISP 数据集，基于 HVS-Eiger 混合传感器采集。
- 构建可控的 ISP 处理流程（去噪、白平衡、去马赛克、色彩校正与伽马编码）。
- 研究事件引导的 ISP 重建模型，实现更高的色彩还原度与时间一致性。
5. 总结与展望
- 概括事件成像在空间、时间、动态范围与色彩四个维度的重建能力。
- 展望未来：面向低功耗、全时域、高动态、高保真的视觉系统。
Talk·预习资料
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Talk·嘉宾介绍
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卢云帆
香港科技大学（广州） · 博士生
卢云帆，现为香港科技大学（广州）博士研究生，师从熊辉教授 (Fellow of AAAS, AAAI and IEEE)；也是苏黎世大学机器人与感知组（Robotics and Perception Group）的访问学者，由 Davide Scaramuzza 教授指导。其主要研究方向为事件相机视觉、计算成像以及混合传感器图像信号处理。
卢云帆的研究聚焦于高动态范围、低照度增强、去模糊、帧插值、滚动快门校正与超分辨率等关键问题，旨在构建兼具生物视觉感知能力与高效计算性能的下一代智能成像系统。他主导构建并公开了多个大规模事件视觉数据集，包括 SEE-600K 数据集、SDE 数据集与 RGB-Event ISP 数据集，为事件相机与混合传感器成像研究提供了重要的数据基础。其长期目标是通过融合光学结构设计、传感器建模与智能成像算法，推动事件视觉技术在机器人视觉、移动终端及自主系统中的应用与发展。 其研究成果已发表于国际顶级学术期刊和会议，包括 IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TVCG、ICLR、CVPR、ECCV 等。
卢云帆还担任多项国际权威期刊与会议的审稿人，包括 TPAMI、TOG、IJCV、 ICLR、CVPR、ECCV 等。2024 年，因其在期刊审稿中的出色表现，获 IEEE TPAMI 编辑部特别致谢。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=920
-The End-
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来源：串串的生活
