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。
在日常生活中，利用相机拍摄的图片不可避免的会引入噪声，该噪声与ISO大小密切相关，而传统的高斯去噪算法不能有效去除实际噪声。本报告介绍了一种基于卷积神经网络的联合噪声估计与噪声去除算法。首先，针对实际噪声数据难以获得的问题，采用CCD噪声合成方法，让合成数据去逼近实际噪声的分布。然后，利用神经网络去学习噪声的方差，通过引入Bayer pattern的特性，来提高噪声估计的准确性。最后利用估计的噪声方差来辅助进行盲去噪，通过学习噪声残差来降低学习的复杂性。