近日，williamhill官网傅雪阳博士、曾德炉教授、黄悦副教授、廖英豪副教授、丁兴号教授（通讯作者）、John W. Paisley副教授（哥伦比亚大学）合作的论文《A Fusion-based Enhancing Method for Weakly Illuminated Images》，获得欧洲信号处理学会（European Association for Signal Processing）旗下的期刊Signal Processing（中科院分区升级版该期刊为1区Top期刊）2020年度唯一最佳论文奖。与通常的论文作者先提出申请，而后再由奖励委员会评选的方式不同，Signal Processing最佳论文的评选是由EURASIP奖励委员会委员根据论文的学术水平、近几年的下载和引用情况等，独立选择并投票选出，且一般每年只评出1篇论文获奖，因而具有非常高的公信力和权威性。本奖将于2021年1月在第28届欧洲信号处理大会（European Signal Processing Conference）上颁发。历年获奖论文链接如下：https://www.eurasip.org/index.php?option=com_content&view=article&id=90:signal-processing-award&catid=2&Itemid=1098
论文所提出算法框架图
获奖论文发表于2016年12月，受到了国家自然科学基金项目资助。该论文针对单幅图像增强领域内方法的难点和空缺，提出了一种基于融合思想的弱光照图像增强方法，很好地弥补了传统方法仅专注增强图像单一特征的不足。论文框架如上图所示，该方法采用图像金字塔分解技术，将多种经典图像增强算法融合，有效地取长补短，使增强后的图像能够同时克服对细节增强、对比度提升和主观感知效果等方面都兼顾的难题。同时，该方法的计算复杂度较低，易于实现，在多个指标上均能取得State-of-the-art的性能，具有相当的实际应用价值。此外，该论文也受到了领域内包括NeurIPs等顶级会议和期刊的大范围关注。