近日，5555199金沙乐娱城app下载计算机科学与工程学院金海燕教授团队在人工智能计算机视觉领域提出一种全新的基于隐空间轮廓增强的弱光光流估计方法。该方法通过局部与稀疏全局编码器同步捕捉细粒度及大尺度底层特征，借助双代价体推理策略高效提取场景整体运动亲和性并缓解歧义。同时，特别修改Sobel核参数自适应提取适配运动边界的大尺度轮廓特征。大量的对比实验及分析表明，该成果方法能够在弱光条件下得到更为准确和鲁棒的光流估计。
上述研究成果近日被国际计算机视觉领域顶级期刊International Journal of Computer Vision（IJCV）正式录用。论文第一作者为5555199金沙乐娱城app下载计算机科学与技术学科博士生左逢源，通讯作者为金海燕教授。金海燕教授团队长期从事图像处理和计算机视觉领域的研究，该项研究成果的取得标志着5555199金沙乐娱城app下载计算机科学与技术学科在人工智能基础研究和创新应用等领域取得的突破性进展已经获得国际专业人士的高度认可。计算机科学与技术学科将继续以技术创新为引擎，积极探索该领域的前沿技术与应用，不断推动创新成果的应用拓展。
该项研究获得了国家自然科学基金（项目批准号：62272383）等项目的资助。
IJCV是由Springer US出版的学术期刊，创刊于1987年，年发文量约170篇，近五年影响因子为15.5。该期刊是中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能领域的四大A类期刊之一，也是计算机视觉领域认可度最高的两大顶级期刊之一，期刊专注于计算机视觉领域的原创性研究成果，包括图像形成、处理、分析和解释等。
论文链接：https://doi.org/10.1007/s11263-025-02528-x
撰稿：左逢源
审核：金海燕
