CCAI 2019 | 张艳宁:高分辨率图像智能处理技术

CCAI 2019

2019年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019,简称“CCAI 2019”)将于9月21日-22日在青岛召开。张艳宁教授将出席大会并担任人工智能伦理与安全论坛主席。

张艳宁教授担任西北工业大学校长助理,为国防973项目首席、中组部首批“万人计划”科技创新领军人才入选者。先后承担国防973项目、国家自然科学基金重点项目、国家/国防863、总装预研等国家级项目40余项。获国家、国防授权发明专利50余项,国防技术发明一等奖一项。她主要从事图像处理、模式识别、计算机视觉与智能信息处理等研究,其团队在空天地海一体化大数据应用技术上发展出了丰富成果。


我国高分专项发展现状

“高分辨率对地观测系统重大专项”是我国16个重大科技专项之一,其中高分辨率对地观测是指基于卫星、平流层飞艇和飞机的高分辨率先进观测系统,通过与其他观测手段相结合,形成全天候、全天时、全球覆盖的对地观测能力。在汶川地震的时候,国家非常需要最新的遥感数据,当时国产遥感卫星能起到的作用非常有限,没办法只能通过外交途径拿到了美国军方的卫星影像。可以看出高分辨率对地观测在国家安全战略和社会经济发展都有极其重要的作用。
从2013年至今,我国已经拥有了包括高分一号到高分十一号在内的多颗高分系列卫星,逐渐构成了完善的系统。然而对于高分辨率图像处理技术的发展现状,张艳宁教授表示:当前我们可获取的分辨率越来越高,但由于硬件、平台的不稳定和环境的影响,成像质量还是不够;此外数据智能处理水平有限,协同能力和海量处理能力都还不满足需求。


用图像处理技术获得更佳观测结果

张艳宁教授在图像清晰化处理技术这一领域有着多年的研究,提出过对于多个针对不同类型图像的优化方法。比如对于无参考图像(Blind Image)的图像优化上,在Self-Paced Kernel Estimation for Robust Blind Image Deblurring一文中她就指出最重要步骤是估计模糊核,她提出了一个新的方法来提取可靠的图像结构,主要的核心思想是依次激活最可靠的图像梯度。
而为了解决不一致的图像模糊的问题,张艳宁教授提出了使用数据驱动的方式,学习一个深度学习模型,做端到端的估计;在超分辨的难点中,她认为可以利用变形性质表示字典中不存在的图像块来解决低分辨率怎样映射到高分辨率的问题,把非单一的梯度模式分解回单一的梯度模式来解决精细高频纹理的重建问题;她还提出可以把类内光谱相关性和光谱类的结构具有稀疏性相结合,进行联合建模解决去噪问题。
张艳宁教授还特别关注使用协同的方式来进行图像处理。她说:“协同的思路就是三个臭皮匠赛过诸葛亮。对于单独用可见光、热红外或高光谱可能看不到的东西,协同之后效果就可能比较好。”张艳宁教授在对黄河的遥感监测中就应用了协同感知:“一个是方法之间做了协同,偏度分析主溜检测也可以检测出来,光谱相似性演进主溜检测也能检测出来,就做了这两个方法的协同。另外是人和系统的协同,人和系统分别观测,然后交换信息做修正。”

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