为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
多帧超分辨是指通过多个低分辨率的视频帧或者对一个实际场景不同角度不同时间的图片构建出一张高分辨率图像的过程。它可以辅助克服很多我们生活中的常见问题：例如分析犯罪现场的监控录像，改进低分辨率手机视频的质量，而且自动驾驶技术的成功也得益于超分辨技术的发展。一个理想的多帧超分辨系统应该能够在多个帧中正确的提取和融合图片的细节，而不是依靠其他外部的信息去生成细节。为了实现这一目标，需要解决视频超分辨中两个重要的子问题：1.如何将一组的视频帧进行对齐，以构建准确的对应关系。2.如何有效且高效的融合图像的细节，得到高质量的输出。在多帧超分辨算法中，对象不同帧之间的信息是可以互补的。那么算法就可以利用这些共享信息中的显式冗余来约束任务，并且尝试逆转图像的降质过程。本次报告就如何通过卷积神经网络进行相邻帧之间的运动估计，如何设计效果优良的超分辨网络进行了阐述。