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20180404-7 索津莉:Computational Imaging with A Single Photodiode

2018-3-29 17:17| 发布者: 程一-计算所| 查看: 398| 评论: 0

摘要: 报告嘉宾:索津莉(清华大学)报告时间:2018年04月04日(星期三)晚上20:00(北京时间)报告题目:Computational Imaging with A Single Photodiode主持人:张天柱(中科院自动化所)报告摘要:Single pixel imagin ...

报告嘉宾: 索津莉(清华大学

报告时间:2018年04月04日(星期三)晚上20:00(北京时间)

报告题目:Computational Imaging with A Single Photodiode

主持人:张天柱(中科院自动化所)


报告摘要:

Single pixel imaging (SPI) is a typical computational imaging architecture, which encodes high dimensional visual information into a photodiode optically and then decodes the target information computationally. SPI is of great advantages in some cases challenging conventional array sensor, e.g., wide wavelength range, high sensitivity. However, existing SPI techniques are usually of limited performance. This talk presents our two recent work on computational SPI which propose new optical design and computational reconstruction algorithms to achieve high quality imaging. The former focuses on high accuracy hyperspectral data acquisition, and the latter achieves megapixel imaging with comparable performance with conventional microscope.


报告相关文献列表:

1. Y. Zang, J. Suo, Y. Wang and Q. Dai, Doubling the pixel count limitation of single-pixel imaging via sinusoidal amplitude modulation, Optics Express, Vol 26, No. 6, 2018.

2. Z. Li, J. Suo, X. Hu, C. Deng, J. Fan, and Q. Dai, Efficient single-pixel multispectral imaging via non-mechanical spatio-spectral modulation, Vol. 7, No. 41435, Scientific Reports, 2017.

3. L. Bian, J. Suo, G. Situ, Z. Li, J. Fan, F. Chen, and Q. Dai, Vol. 6, No. 24752, Scientific Reports, 2016.

4. Y. Wang, J. Suo, J. Fan, and Q. Dai, Hyperspectral Computational Ghost Imaging via Temporal Multiplexing, IEEE Photonics Technology Letters (PTL), Vol. 28, No. 3, pp. 288-291, 2016.


报告人简介:

索津莉,2004 年6 月获山东大学工学学士学位,2010 年6 月获中国科学院研究生院工学博士学位,现为清华大学自动化系副教授,主要从事计算成像、计算机视觉等方向的研究。近年来围绕场景统计建模、计算摄像理论与关键技术进行探索,研究成果发表在领域国际期刊/会议TPAMI、TIP、OL、OE、CVPR、ICCV 等,并获20余项中国/国际发明专利授权。研究成果获得国家科学技术进步二等奖1项(排名3)、中国电子学会科学技术一等奖(排名2)。索津莉博士主持自然科学基金面上项目1项(已结题)、重大仪器研制专项子课题2项、重点项目子课题1项,并获2017年度优秀青年科学基金资助,同时作为项目骨干参与了国际重大合作项目等多个项目的研究。

个人主页:

http://www.tsinghua.edu.cn/publish/au/1714/2012/20120905135654255227133/20120905135654255227133_.html


特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

VOOC责任委员:张天柱(中科院自动化所)

VODB协调理事:章国锋(浙江大学


活动参与方式:

1、VALSE Webinar活动依托在线直播平台进行,活动时讲者会上传PPT或共享屏幕,听众可以看到Slides,听到讲者的语音,并通过聊天功能与讲者交互;

2、为参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ群(目前A、B、C、D、E、F、G、H群已满,除讲者等嘉宾外,只能申请加入VALSE I群,群号:480601274),直播链接会在报告当天(每周三)在VALSE微信公众号和VALSE QQ群发布;

*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。

3、在活动开始前10分钟左右,讲者会开启直播,听众点击直播链接即可参加活动,支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备;

4、活动过程中,请勿送花、打赏等,也不要说无关话语,以免影响活动正常进行;

5、活动过程中,如出现听不到或看不到视频等问题,建议退出再重新进入,一般都能解决问题;

6、建议务必在速度较快的网络上参加活动,优先采用有线网络连接;

7、VALSE微信公众号会在每周一推送上一周Webinar报告的总结及视频(经讲者允许后),每周四发布下一周Webinar报告的通知。

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