2025青年科学家会议聚焦于图象图形领域前沿和热点，涵盖重要的研究领域和研究方向，群英荟萃，嘉宾云集！多位大会报告嘉宾将为我们带来关于图象图形学的最新洞见，并已确定30个学术前沿论坛，包括论坛26：图像复原与增强，论坛28：图像质量评估等。

2025青年科学家会议聚焦于图象图形领域前沿和热点，涵盖重要的研究领域和研究方向，群英荟萃，嘉宾云集！多位大会报告嘉宾将为我们带来关于图象图形学的最新洞见，并已确定30个学术前沿论坛，包括论坛26：图像复原与增强，论坛28：图像质量评估等。

聚焦智能媒体处理的前沿趋势，探索生成式技术驱动下的影像增强、内容压缩与质量评估协同创新。随着生成式编码重构视频压缩范式、大模型赋能质量评价、小样本学习破解标注瓶颈等技术的突破，媒体处理正迈向“高效适配场景需求、精准量化内容价值”的新阶段。本论坛汇聚领域权威学者，围绕超高清视频、医疗影像等场景需求，系统探讨生成式编码的效率-质量平衡机制、低质数据增强的鲁棒性优化、小样本学习驱动的质量评价体系创新、高动态范围影像的感知评估方法，以及大模型对质量评价范式的重构，推动技术从算法创新向场景化部署跨越。研究成果将助力超高清视频传输降低带宽成本、医疗影像分析提升诊断可靠性，推动智能媒体处理技术在真实场景中的高效落地与规模化应用。

随着生成式AI推动视觉内容生产变革，超高清视频与元宇宙场景催生海量数据处理需求，以及AR/VR、自动驾驶等智能终端对实时视觉分析的高度依赖，视觉编码正面临前所未有的挑战。例如，如何在提升压缩率的同时保持语义完整性，如何实现对生成式内容的多模态统一编码，如何优化视频重建与质量评估，等等。为此，在2025中国多媒体大会上举办“视觉编码与处理”技术论坛，邀请国内外顶尖学者、企业技术专家，共同探讨下一代视觉处理范式。论坛将围绕生成式AI驱动的智能编码、跨模态数据的联合编码优化、视频重建与质量提升等前沿议题展开深入交流，探索视觉编码技术的未来发展方向。

VALSE Webinar25-21期总第392期围绕大模型时代的图像复原技术走向，报告时间是2025年7月23日晚上19:00，主持人是哈尔滨工业大学田春伟教授，报告嘉宾有：梅少辉 (西北工业大学)，报告题目：高光谱遥感图像超分辨重构；王立志 (北京师范大学)，报告题目：数据视角下的智能图像降噪；金枝 (中山大学)，报告题目：基于傅里叶变换的低光照图像增强及其拓展；马柯德 (City University of Hong Kong)，报告题目：Perceptual Assessment and Optimization of HDR Image Processing。Panel嘉宾：林嘉文 (台湾清华大学)、左旺孟 (哈尔滨工业大学)。

“面向移动终端的AI图像增强2025”是计算机视觉与移动计算领域的前沿研究方向，聚焦于利用人工智能技术提升移动设备图像质量。随着移动终端性能的不断提升，AI驱动的图像增强技术在智能手机拍照等场景中的应用日益广泛。本次研讨会延续VALSE2024的成功经验，邀请学术界与工业界专家分享最新研究成果与实践经验，探讨移动端图像增强的技术挑战与未来发展方向。通过企业专家发布真实需求与学者解题相结合的形式，研讨会将推动理论研究与工业应用的深度融合，促进技术快速落地。研讨会注重青年学者的参与，鼓励创新思维，旨在打造VALSE的标志性Workshop，为移动终端图像增强技术的持续发展提供前沿视角与实践动力。

视觉质量评估通过模拟人眼视觉系统的感知特性，对图像/视频的主观感知质量进行客观化定量评价；作为一项共性基础技术，在底层视觉、成像优化、智慧摄影、AIGC等诸多领域有重要的需求。自著名的SSIM算法提出之后，经过约20年的快速发展，本领域已经出现了大量的算法；然而现有方法在解决真实世界与生成图像/视频的质量评估问题时仍然存在诸多问题与挑战。本论坛邀请的五位视觉质量评估领域的知名专家，将分别从学术界和产业界的视角，对技术质量与美学质量评估领域的最新研究进展以及未来的研究趋势做深入的分析和探讨。本论坛对从事底层视觉、计算成像、多模态生成等相关领域的研究者有重要的参考价值。

当前以Stable Diffusion、Sora为代表的生成式大模型在高质量图像视频生成方面取得了显著进展，成为推动人工智能领域发展的核心关键技术之一。这些模型不仅在艺术创作、虚拟现实等领域展现出巨大潜力，也为突破现有影像增强技术的发展瓶颈提供了可能。然而，基于生成式大模型的影像增强方法主要依赖于数据驱动的方式，存在生成内容不可控、生成过程计算代价高昂等问题。因此，高效可控的生成式大模型成为了当前研究的热点。为了更好地推进这一领域的研究，本次论坛将围绕智能影像增强与可控内容生成这一热点问题，邀请业内专家和学者共同探讨当前高效的智能影像增强与可控内容生成的研究进展，旨在为突破现有影像增强与可控内容生成技术的发展瓶颈提供新的思路和解决方案。

成像设备在获取原始RAW图后需要对其进行处理，涉及诸如去马赛克、噪声抑制、色彩校正和动态范围优化等任务。随着智能手机、视频监控、自动驾驶等应用对图像传感器采集质量要求的日益提高以及应用场景的多样化和复杂化，传统的图像信号处理器（ISP）无法满足复杂的图像处理需求。智能视觉传感信号处理（AI-ISP）不仅能够更精准地识别并优化图像中的多种元素，如人脸、景物、光线条件等，还能适应不同环境下的拍摄条件，提供更加自然生动的画面效果，显著提升图像的分辨率、清晰度、色彩还原度及动态范围，受到诸多手机厂商的关注。本论坛将邀请在智能视觉传感信号处理领域的知名学者介绍HDR成像、图像复原、图像增强等方面的研究成果及AI ISP的机遇与挑战。