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。
现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。
介绍一种高效判别图像先验，它可以通过深度卷积神经网络学习得到，用于盲图像去模糊。为了保证这个先验（也就是分类器）能够处理具有不同大小的输入图像，研究者利用全局平均池化和多尺度训练策略来训练这个卷积神经网络。
将学习到的分类器作为 MAP（最大后验）框架中潜在图像对应的正则化项，并且提出了一种能够求解去模糊模型的高效优化算法。研究者证明，与当前最佳算法相比，这个算法在广泛使用的自然图像去模糊基准测试和特定领域的去模糊任务中都具备有竞争力的性能。并且，研究者展示了这个方法可以直接泛化到非均匀去模糊任务中。