【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】現(xiàn)有偏振感知低照度增強(qiáng)方法，存在依賴(lài)成對(duì)低照度—正常光數(shù)據(jù)、跨場(chǎng)景泛化能力有限，以及復(fù)雜低照度條件下輻射與偏振信息難以協(xié)同恢復(fù)的問(wèn)題。針對(duì)這一難點(diǎn)，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)研究室機(jī)器智能研究組在偏振視覺(jué)領(lǐng)域研究取得重要進(jìn)展，提出了零參考偏振感知低照度增強(qiáng)框架 ZeroPIE，為低照度偏振圖像重建提供全新技術(shù)路徑。
 

　　研究團(tuán)隊(duì)從偏振成像物理機(jī)理出發(fā)，推導(dǎo)線(xiàn)偏振度、線(xiàn)偏振角、幾何不變量和色彩不變量四類(lèi)光照不變先驗(yàn)，以其連接低照度與正常光偏振圖像；同時(shí)構(gòu)建物理先驗(yàn)引導(dǎo)的殘差去噪擴(kuò)散模型，僅利用正常光偏振數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)無(wú)需真實(shí)低照度訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏振圖像增強(qiáng)，并提升復(fù)雜光照條件下輻射與偏振信息恢復(fù)的魯棒性。
 

　　研究成果以ZeroPIE: Zero-Reference Polarization-Aware Low-Light Enhancement via Physically Derived Illumination-Invariant Priors為題在線(xiàn)發(fā)表于國(guó)際期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，論文第一作者為博士研究生楊鎮(zhèn)碩和劉致源，通訊作者為田建東研究員。
 

　　IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別與人工智能領(lǐng)域公認(rèn)的國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊，屬于中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)人工智能領(lǐng)域 A 類(lèi)期刊，最新影響因子為20.4。
 

　　機(jī)器智能研究組長(zhǎng)期聚焦具身智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等前沿方向，在3D目標(biāo)檢測(cè)、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)、多智能體協(xié)同追蹤、偏振圖像處理、具身導(dǎo)航和機(jī)器人操作等領(lǐng)域持續(xù)取得原創(chuàng)性成果，相關(guān)論文陸續(xù)發(fā)表于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域AAAI 2026、ICML 2026、CVPR 2026、ICLR 2026等國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，以及TPAMI、TIP、TNNLS、TMM、TSP等國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊。(機(jī)器人學(xué)研究室)。
 

　　引用：沈陽(yáng)自動(dòng)化所偏振視覺(jué)領(lǐng)域研究取得進(jìn)展 中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所 【引用時(shí)間：2026年8月21日】