祝贺本小组23级本科生杜康辉同学在SCI期刊IEICE Trans发表论文

        祝贺本小组23级人工智能专业本科生杜康辉同学在SCI/EI双检索期刊IEICE Trans系列期刊发表论文！杜康辉同学为论文唯一作者。杜康辉同学自2025年6月份加入周昊老师课题组，进组后在周昊老师指导下积极学习图像复原算法与深度学习，经常在组会上进行汇报并交流自己的论文阅读心得与改进思路，功夫不负有心人，现在终于有了成果！据本校政策，本科生以唯一作者发表SCI期刊论文，会在保研中加分。

论文题目： A Two-Stage Patch-Conditioned Diffusion Model for Real-World Image Dehazing

主要内容：针对真实场景图像浓雾分布不均、单阶段去雾模型难以兼顾全局结构一致性与局部细节还原、易出现色彩偏移、纹理模糊和块伪影等难题，本文提出一种双阶段块条件扩散去雾模型TS-PCDM。该模型将图像去雾任务解耦为全局结构重建与局部细节细化两大阶段，通过第一阶段全局扩散学习构建稳定清晰的粗去雾结果，为后续优化提供可靠结构先验，第二阶段以粗粒度输出为条件引导精细化扩散修复，聚焦纹理、边缘与色彩的精准还原。同时设计分层噪声调控机制，匹配双阶段学习特性实现由结构探索到细节增强的渐进式优化，并结合块条件训练与重叠块采样推理策略，有效降低模型计算开销、消除分块拼接伪影，提升模型推理稳定性与视觉一致性。在NH-HAZE、NH-HAZE2、Dense-Haze多个真实场景去雾数据集上，该方法在PSNR、SSIM核心评价指标上均优于现有主流去雾算法，可有效去除非均匀浓雾、杜绝色彩失真问题，完整保留图像精细结构与纹理细节，为复杂真实雾况下的高质量单图像去雾任务提供了有效的扩散模型解决方案。