团队于26年3月23日下午召开组会

       2026年3月23日下午，本实验室在艺设楼会议室举行学术组会。团队指导老师周昊及全体研究生参加，多位同学围绕图像去雾、低光照增强及扩散模型等方向进行了汇报与交流。

       首先，24级研究生张骞围绕《API: Empowering Generalizable Real-World Image Dehazing via Adaptive Patch Importance Learning》（NeurIPS 2026）进行汇报，介绍了通过自适应图像块重要性学习策略，引导模型关注对去雾结果影响更显著的区域，从而提升模型在复杂真实场景中的泛化能力与细节恢复效果，为真实图像去雾任务提供了新的研究思路。

       随后，25级研究生王彬汇报了《Learning Hazing to Dehazing: Towards Realistic Haze Generation for Real-World Image Dehazing》（CVPR 2025），介绍了基于扩散模型构建真实雾图像生成框架HazeGen，并结合平铺统计对齐与雾浓度感知保真引导策略，在提升数据真实性的同时兼顾生成效率，为解决真实有雾数据不足及模型保真度问题提供了新的解决方案。

       25级研究生丁诗琪围绕《Low-Light Image Enhancement Using a Retinex-Based Variational Model With Weighted Lp Norm Constraint》（IEEE TMM 2026）进行了汇报。该方法在Retinex模型基础上引入噪声分量，并通过自适应加权Lp范数约束平衡光照平滑与细节保持，在HSV空间中仅对亮度通道进行优化，有效降低颜色失真，在低光照图像增强任务中表现出良好的稳定性。

   最后，25级研究生王宗静围绕《GridDehazeNet: Attention-Based Multi-Scale Network for Image Dehazing》进行了汇报，介绍了基于注意力机制的多尺度特征融合结构在图像去雾任务中的应用，有效提升了复杂雾场景下的细节恢复能力与整体视觉质量。

       汇报过程中，周昊老师对每位同学的汇报内容进行了细致点评，并提出了下一步的改进建议。