12月12日，千视通首席科学家武筱林在湖南省人工智能产业园召开专题知识讲座，以图像增强技术为主题，包括《Deep Learning Based Restoration and Enhancement of Extremely Illuminated Images》、《A Fast And Practical CNN Method For Artful Image Regen-eration》等，千视通董事长李志前出席讲座。
武教授从理论结合实际，深入浅出的介绍了多种图像增强方法。
空间域中的图像增强
武教授介绍了两种图像增强的方式：直接对像素进行操作的空间域技术以及基于傅里叶变换的频域技术，使结果比原始图像更适用于具体应用。
基于深度学习的极端光照图像恢复与增强
针对曝光不足JPG图像的增强：
曝光不足的图像存在低强度、低对比度、噪音过大等问题，传统的图片增强方法不能修复量化失真，深度学习可以做到这点。
针对暴露不足的RAW数据图像增强：
传感器RAW数据存在着信息量多、占用空间大等问题。通过深度卷积网络，可以使曝光不足的传感器原始数据直接生成RGB图像。
针对HDR场景中RAW数据的增强：
在HDR场景中，曝光设置无法同时适应非常低和非常高的照明区域，暴露不足的斑块与正常或过度暴露的区域混合。利用一个统一的框架，对RAW数据进行训练，训练两个网络：修复网络和分割网络。其中，分割网络对曝光不足区域和过度曝光区域进行分割，然后利用分割网络得到的分割图输入到修复网络中，最后生成RGB图像。
一种快速实用的CNN图像增强方法
新的色域扩充算法—Al摄影艺术化技术。它能使得颜色从常规的SDR色域转换到更加宽广的HDR色域，使得显示图像能够更鲜艳和逼真。通过图像处理技术和人工神经网络的结合，对图像的背景场景进行自适应，用来美化图片，使之更符合人的审美，提升图片的艺术感。
作为长沙AI前线的开声第一讲，本次高质量讲座除了吸引了深选智能、威阿智能等各业内专家学者外，还吸引了本地高校学子等。讲座结束后，各位参与学习人员均表示本次讲座干货满满，让大家受益良多。
