近日，我院題為“PIE: Physics-inspired Low-light Enhancement”的研究論文被人工智能領域國際頂級期刊《International Journal of Computer Vision》（IJCV）錄用。我院梁棟副教授為第一作者，魏明強、陳松燦教授為共同通訊作者。這是我院首次以第一/通訊單位在該期刊發表論文。

該論文提出了一種受物理學啟發的低光增強對比學習範式，主要解決三個問題：

（i）消除對像素配對訓練樣本的依賴，實現非配對的樣本訓練。

（ii）提出物理啟發對比學習，以生成嚴格遵循物理成像原理的負樣本。

（iii）提出無監督的區域亮度一緻性準則，避免對語義人工标注的依賴。

論文源碼已公開https://github.com/ZhengYanXU/PIE

低光增強在智能觀測中應用廣泛，該方法有效地從非配對的正/負樣本中學習低光增強，同時在下遊視覺觀測任務中獲得了顯著性能增益，計算代價低，适合在移動終端上部署。該成果已在多個關鍵領域中獲得應用，是我院人工智能與交叉應用系成立一年以來的重要技術突破。

《International Journal of Computer Vision》是享有盛譽的計算機視覺頂刊，是CCF推薦的人工智能領域四個A類期刊之一，最新影響因子為19.5。