ICIP 2026 主旨报告：从显式先验到学习式复原算子的成像范式转变
prof_kamilov · x · 2026-09-15
Ulugbek Kamilov 在 IEEE ICIP 2026（9 月 13-17 日，芬兰坦佩雷）作主旨报告《Computational Imaging: From Explicit Priors to Learned Restoration Operators》。
核心论点：
- 传统计算成像将问题建模为病态逆问题，依赖显式定义的先验做正则化，数学上严谨但难以刻画真实数据复杂性
- 生成建模的进展正推动范式转变：从「写成函数的先验」到「可查询但写不出来的学习式复原算子」
- 逆问题因此被重构为与这些算子交互的迭代算法设计
三个关键观点：
- 通用复原算子隐式地定义了先验
- 随机性可作为原则性工具，改善高度病态问题的优化行为
- 无需干净训练数据，可直接从测量数据中学到先验
报告兼顾理论框架（连接近端方法、plug-and-play 算法与现代生成模型）与生物医学图像重建应用。
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